| 研究課題/領域番号 |
16K02433
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
日本文学
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| 研究機関 | 豊田工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
早坂 太一 豊田工業高等専門学校, 情報工学科, 准教授 (50314092)
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| 研究分担者 |
加藤 弓枝 鶴見大学, 文学部, 准教授 (10413783)
大野 亙 豊田工業高等専門学校, 電気・電子システム工学科, 准教授 (60321444)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | くずし字 / 文字認識 / テキスト検出 / 深層学習 / スタンドアロン |
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| 研究成果の概要 |
古典籍におけるくずし字翻刻に関する研究では深層学習を利用したアプローチが盛んである．本研究では，古典籍画像から抽出した100万字を超えるくずし字データセットを用いて，16ビットUnicodeにくずし字を分類する畳み込みニューラルネットワークの学習を行った．さらに，そのモデルをシングルボードコンピュータRaspberry Piに実装することで，複数のくずし字を一括して自動検出し，認識を行うことのできるスタンドアロンシステムを開発した．インターネットへの接続を必要としないため，小中学校での教育や古民家での調査などの場面で手軽に利用でき，くずし字翻刻の支援ツールとして活躍することが期待できる．
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| 自由記述の分野 |
認知科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果が発展することにより，近い将来，翻刻作業に人間を必要としなくなるという指摘もあるが，例えば機械翻訳技術が急速に発展している現在においても「翻訳」という職業はなくならないように，歴史的典籍が持つ古人の心を伝えるためには，例えば文学研究者の力が必要となると考えられる．研究者のみならず一般の人々が歴史的典籍を判読することを支援することで，海外における日本の歴史的典籍の利用価値を高め，それらに記された知識の遺産を有効活用することを促すことができると期待される．そのためにも本研究が果たす役割は少なくないと考えられる．
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