| 研究課題/領域番号 |
16K12545
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| 研究機関 | 国文学研究資料館 |
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研究代表者 |
野本 忠司 国文学研究資料館, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (20321557)
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| 研究分担者 |
相田 満 国文学研究資料館, 大学共同利用機関等の部局等, 准教授 (00249921)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 深層学習 / 文字認識 / 日本古典籍 |
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| 研究実績の概要 |
(1) 本年度はくずし字認識モデルの先行研究の調査，設計に向けた準備を行った．
(2)くずし字の自動認識に関する研究は，まだ取り組みが少なく深層学習の活用も十分ではない．本年度は，いくつかの主要なモデルを実際に実装し，その有効性，効果の実験的確認を中心に行った．(3)PRMUくずし字認識コンテスト（2017）で優勝したモデル(CNN+RNN)をベースに多重アテンション機構 (multi-headed attention)，残差ネットワーク(residual networks)，位置埋め込み(position embedding)による拡張に取り組んだ．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
調査，モデルの実装，予備実験に予想以上に時間がかかり，やや遅延している．
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| 今後の研究の推進方策 |
アーキテクチャーの見通しがついてきたので，試行実験を繰り返し，ハイパーパラメータの調整，モデルの改良を行う．国文学研究資料館古典籍共同研究事業センター蔵字形データセット，2017PRMUくずし字認識コンテストデータセットを用い，本手法の有効性を検証する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定していた出張を取りやめたため差額が発生した．次年度の出張費用に転用する．
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