| 研究課題/領域番号 |
21K02763
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
|
|---|
| 研究機関 | 金城大学短期大学部 |
|---|
研究代表者 |
瀬戸 就一 金城大学短期大学部, ビジネス実務学科, 教授 (90196973)
|
|---|
| 研究分担者 |
川邊 弘之 金城大学, 人間社会科学部, 教授 (60249167)
下村 有子 金沢大学, 設計製造技術研究所, 研究協力員 (70171006)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| キーワード | 日本語点字 / 同音異義語 / 翻訳システム / ディープラーニング |
|---|
| 研究成果の概要 |
従来の点字翻訳システムは日本語点字に適用できず、点字ワープロもかな漢字混じり文への変換が不可能である。本研究は、点字の表音カナ文字をかな漢字混じり文に変換するシステムを開発し、有効性を示した。
教師あり深層学習を用い、青空文庫のデータで訓練し、90.6%の精度を達成したが、検証データでは88%の誤りがあり、特にひらがなを誤って漢字に変換するケースが多かった。データセット増加で誤りは減少する可能性がある一方、同音異義語の選択ミスは文脈依存であり、解決が難しいため、Attentionメカニズム強化や段落単位翻訳が有効と考えられる。さらなる精度向上にはデータセット増加とモデル改善が必要である。
|
| 自由記述の分野 |
福祉情報システム
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究は、深層学習を用いた点字データからかな漢字混じり文への変換システムを構築し、全盲学生の学修環境を改善するものである。従来の「表音カナ文」から「かな漢字混じり文」への変換システムは存在しなかったが、本研究は深層学習という最先端技術を適用することで、高い精度での変換を実現した。本システムにより、全盲学生はより自然な日本語で書かれた学術情報にアクセスできるようになる。またレポート作成の負担を軽減し、学習時間確保に繋がる。
本研究は、全盲学生の学術参画機会の拡大と教育格差の是正に貢献するだけでなく、深層学習の新たな応用可能性を示すという点において、学術的に大きな意義を持つ。
|
