Bi-LSTMを用いた中古日本語の文境界推定

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2020-12-05
• タイトル: Bi-LSTMを用いた中古日本語の文境界推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Sentence Boundary Estimation of Ancient Japanese Using Bi-LSTM
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 中古日本語; 翻刻; 校訂; 文境界推定; 深層学習
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
• 資源タイプ: conference paper
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 東京工業大学/デンソーアイティーラボラトリ
• 著者所属: 人文学オープンデータ共同利用センター/国立情報学研究所
• 著者所属: 人文学オープンデータ共同利用センター/国立情報学研究所
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属: 東京大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Tokyo, Tokyo Institute of Technology/Denso IT Laboratory, ROIS-DS Center for Open Data in the Humanities/National Institute of Informatics, ROIS-DS Center for Open Data in the Humanities, National Institute of Informatics, The University of Tokyo, The University of Tokyo
• 著者名: 鈴木, 理紗; 川上, 玲; カラーヌワット, タリン; 北本, 朝展; 中澤, 敏明; 苗村, 健
• 著者名(英): Lisa, Suzuki Rei Kawakami Tarin Clanuwat Asanobu Kitamoto Toshiaki Nakazawa Takeshi Naemura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 古典籍・古文書の可読性を向上できれば，文学，歴史，文化から災害記録など多くの研究を加速できる．このため，機械による自動翻刻への期待がある．文字認識やかな漢字変換など処理は様々にあるが，本稿ではその中の文境界推定に取り組む．形態素を入力とし，また音声認識における現代語での文境界推定で高い性能を誇るBi-LSTMを用いて，中古日本語の文境界を推定するモデルを構築した．平安時代の文献からなるコーパスに適用し，PR曲線のAUCで 0.894と高精度な結果を得た．また，1 名の専門家からのフィードバックでも高評価を得た．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To improve the readability of ancient Japanese books and documents, processes such as old character recognition, punctuation, and Hiragana-Kanji conversion are required. The automation of these processes will accelerate many research areas, including literature, historical and cultural analysis, and disaster records. In this paper, we focus on sentence boundary estimation. We develop a model for estimating sentence boundaries in ancient Japanese using Bi-LSTM, which has a high performance of sentence boundary estimation in modern natural language processing for speech recognition. When applied to a corpus consisting of literature from the Heian period, the AUC of the PR curve achieved 0.894. The model was also highly evaluated by an expert.
• 書誌情報: じんもんこん2020論文集; 巻 2020, p. 17-22, 発行日 2020-12-05
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会