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  1. 論文誌(ジャーナル)
  2. Vol.67
  3. No.1

歴史資料を対象とした画像とテキストのクロスモーダル検索

https://doi.org/10.20729/0002006765
https://doi.org/10.20729/0002006765
934311c3-3593-42ad-92bd-a46a5e5da5e2
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-JNL6701019.pdf IPSJ-JNL6701019.pdf (21.5 MB)
 2028年1月15日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2026 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, 論文誌:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Journal(1)
公開日 2026-01-15
タイトル
言語 ja
タイトル 歴史資料を対象とした画像とテキストのクロスモーダル検索
タイトル
言語 en
タイトル Cross-modal Retrieval of Texts and Images for Historical Materials
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [一般論文] 歴史資料,情報検索,マルチモーダル
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.20729/0002006765
ID登録タイプ JaLC
著者所属
京都大学
著者所属
京都大学
著者所属
京都大学
著者所属
人間文化研究機構国立歴史民俗博物館
著者所属
京都大学
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
National Institutes for the Humanities
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者名 亀甲,博貴

× 亀甲,博貴

亀甲,博貴

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朱,捷咏

× 朱,捷咏

朱,捷咏

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西村,太一

× 西村,太一

西村,太一

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後藤,真

× 後藤,真

後藤,真

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森,信介

× 森,信介

森,信介

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著者名(英) Hirotaka Kameko

× Hirotaka Kameko

en Hirotaka Kameko

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Jieyong Zhu

× Jieyong Zhu

en Jieyong Zhu

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Taichi Nishimura

× Taichi Nishimura

en Taichi Nishimura

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Makoto Goto

× Makoto Goto

en Makoto Goto

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Shinsuke Mori

× Shinsuke Mori

en Shinsuke Mori

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 歴史資料をデジタルアーカイブとして整備しそれを活用する人文情報学の発展は目覚ましい.これらの整備された資料データのサイズが大きくなるにつれ,全体を人の目で把握することは困難になり,必要なデータへアクセスできる検索システムの構築が重要になる.本論文では,大規模データによる事前学習モデルを活用した,歴史資料画像とその説明テキストのクロスモーダル検索システムの構築を提案する.マルチモーダルな歴史資料データセットとして国立歴史民俗博物館の館蔵資料データベースに含まれる画像とテキストのペアからなるデータセットを構築し,これに対して事前学習モデルのファインチューニングを行った.検索性能の評価実験により,ファインチューニングを行ったCLIPモデルの性能が高いことを確認した.また,これにより構築した検索システムが,文字列マッチングによる検索では発見の難しいデータへのアクセスが可能となる事例を確認した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 These days, digital humanities, which organizes historical materials as digital archives and utilizes them, is making remarkable progress. As the size of these archives grows, it is difficult for humans to check the entire data, and it is important to construct a retrieval system that enables access to the necessary data. In this paper, we propose a cross-modal retrieval system for image-text pairs of historical materials using pre-trained models. We constructed a multimodal historical material dataset from the National Museum of Japanese History database and adapted the pre-trained models to it. The experimental results of retrieving show that fine-tuned CLIP models achieve the highest performance. In addition, we found that our system can retrieve entries that match the text queries but are difficult to find only by exact matching.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00116647
書誌情報 情報処理学会論文誌

巻 67, 号 1, p. 150-164, 発行日 2026-01-15
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 1882-7764
公開者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2026-01-09 02:20:05.109851
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