| 研究課題/領域番号 |
21K12584
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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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| 審査区分 |
小区分90020:図書館情報学および人文社会情報学関連
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| 研究機関 | 北海学園大学 |
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研究代表者 |
内田 ゆず 北海学園大学, 工学部, 教授 (80583575)
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| 研究分担者 |
荒木 健治 北海道大学, 情報科学研究院, 特任教授 (50202742)
木村 泰知 小樽商科大学, 商学部, 教授 (50400073)
高丸 圭一 宇都宮共和大学, シティライフ学部, 教授 (60383121)
乙武 北斗 福岡大学, 工学部, 助教 (20580179)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | オノマトペ |
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| 研究成果の概要 |
オノマトペの語義分類を低コストで実現するために、オノマトペの辞書にある用法から生成したルールを用いて語義分類を行う手法を提案した。
妊娠・出産・育児に関するオンラインコミュニティにおける検索履歴を対象として、オノマトペの出現傾向を分析し、ネガティブな感情や心身の不調を表すオノマトペが頻出することを明らかにした。
コミックのコマ画像中に出現するオノマトペの特徴の調査を行い、コミックの画像中のオノマトペは多種多様であり、辞書に定義されていない未知語や、辞書で定義されていても語の一部が変化している語も存在することを確認した。
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| 自由記述の分野 |
自然言語処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、辞書情報と格解析情報を用いた、オノマトペの低コストな語義分類手法を提案した。従来、困難だったオノマトペの語義の体系化を可能にし、言語学や自然言語処理に新たな知見をもたらすものである。大規模な学習データを必要とせず、辞書の用法に基づくアプローチをとった点に独自性がある。
妊娠・出産・育児に関する検索履歴を分析した結果、心身の不調を示すオノマトペが多く使われていることが判明した。これは、産後うつなどの早期検出に活用できる可能性を示唆するものである。加えて、マンガ画像中の多様なオノマトペの調査により、視覚メディアにおけるオノマトペの特徴を明らかにした。
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