2016 Fiscal Year Research-status Report
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15K02536
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| Research Institution | Toyota Technological Institute |
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Principal Investigator |
原 大介 豊田工業大学, 工学部, 教授 (00329822)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
三輪 誠 豊田工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00529646)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 日本手話 / 音節 / 適格性 / 音素配列論 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は機械学習を援用して日本手話音節の適格性決定に関与する要素、要素相互の関係性（共起関係）を見いだし日本手話音素配列論の解明を目指している。目的達成のためには以下の４つの作業が必要となる。①既存の日本手話の語を音節に分解後、更に各音節を音節構成要素に分解し、記号化した構成要素を用いて音節を電子的に記述・記録する（＝コーディング作業）、②日本手話の不適格音節を収集し、適格音節と同じように構成要素レベルでコーディングする、③適格音節と不適格音節を入力要素として機械学習を行う、④機械学習のアウトプット結果および適格音節と不適格音節を言語学的に比較・考察した結果から、日本手話音節の適格性条件を導き出す。本年度は、①日本語‐手話辞典掲載の日本手話音節延べ約2600音節のコーディング作業を完了。過去に行ったコーディングのデータをすべて見直し必要に応じて修正を行うともに、構成要素の細分化作業も行った（音節のタイプ、手型、位置、動き、接触の位置に加え、掌の方向、中手骨先端の方向、非利き手の情報を付加）。②不適格音節については、日本ろうあ連盟が出版する「新しい手話」シリーズに掲載されている約3000音節の中から日本手話母語話者20名以上の協力を得て約600音節を不適格音節候補として抽出。次いで、これら約600音節を動画撮影し、これらの動画を日本手話母語話者約10名に提示し、各音節の適格性を判定してもらった。日本手話母語話者の過半数が不適格と判定した400余りの音節を不適格音節と定めた。③適格音節・不適格音節を機械学習のインプットとするために、各音節を機械学習に適したベクトルで表記する作業を行い、第１回目の機械学習を行った。④機械学習は繰り返し行い精度を高める必要がある。１回目の学習結果からは有用な情報は引き出せていないため、今後更にデータを増やし機械学習を繰り返し行って行く。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
適格音節・不適格音節のコーディング作業は予定通り終了した。ただし、不適格音節の数が少ないため、引き続き不適格音節の収集・コーディング作業を進めるよう努力する。機械学習も秋以降に開始し、第１回目の結果が出た。この結果をもとにして、項目の見直しやデータの追加を行っていく。第１回目の機械学習の結果を分析したが、適格・不適格音節の区別に効果のある項目は発見できなかったため引き続き機械学習作業を進めていく。
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| Strategy for Future Research Activity |
翌年度（平成29年度）は、機械学習の精度向上に努め、適格・不適格音節の区別に直接的に効果のある項目の抽出を行う。そのためには、音節構成要素の細分化作業（手型を指や関節に分けて表記していくなど）が必要となるであろう。また、適格音節の数に比べて不適格音節の数が少ないため、（適格音節との境界面近くに存在する）不適格音節の更なる収集作業が必要となる。また一方、現在適格音節としているものを再度検討し、より精度の高い（より純度の高い）適格音節データを作り上げていく。また、現在までに分かってきた音節適格性に関する諸条件を学会等で発表していく。
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