訓点データベースと点図の自動判別

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2022-02-15
• タイトル: 訓点データベースと点図の自動判別
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Recognition of Wokototen Table Using Kunten Database
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集:人文科学とコンピュータ（特選論文）] 訓点資料，漢文訓読，ヲコト点，構造化記述方式
• 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: 10.20729/00216234
• ID登録 / ID登録タイプ: JaLC
• 著者所属: 筑波大学
• 著者所属: 岐阜工業高等専門学校
• 著者所属: 富山大学
• 著者所属: 国立国語研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Tsukuba
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Technology, Gifu College
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Toyama
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute for Japanese Language and Linguistics
• 著者名: 堤, 智昭; 田島, 孝治; 小助川, 貞次; 高田, 智和
• 著者名(英): Tomoaki, Tsutsumi; Koji, Tajima; Teiji, Kosukegawa; Tomokazu, Takada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，訓点研究の成果である点図を収録した訓点データベースについて論じる．点図をデータベース化することで，訓点研究の過程で移点や，釈文，書き下し文の作成を行うときの情報検索が容易になる．また，訓点研究の知を集合化し，計算機を用いて解析を行うことで，これまで手作業だった訓点の比較研究を効率化する．訓点データベースの活用事例として，計算機による点図の分類を試みた．実際の訓点資料から作成された点図のうち，これまでの訓点研究において第1群から第8群に分類された正解の分かっている点図に対して，計算機を用いて自動的に分類を判定し，その精度を検証した．その結果，重要位置9カ所にある「・」形状の点に着目して計算を行うことで，95%を超える正答率を得られることが分かった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we discuss a Kunten Database that contains point diagrams that are the results of Kunten study. Kunten Database offers easy searching of Kunten information and Wokototen Table. It assists comparative studies of Kunten that were previously hand worked. As an example of using the Kunten database, we tried to automatically recognition of Wokototen table by computer. We used Kunten data in Kunten Database to automatically determine the classification of the Wokototen table, and verified the classification accuracy. As a result, the correct answer rate was 95% or more can be obtained by focusing on the shape and position of Kunten.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 63, 号 2, p. 283-292, 発行日 2022-02-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764