『日本人名辞典』からの歴史人物情報の抽出： Few-shot学習による古文の固有表現抽出の試み

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2022-12-09
• タイトル: 『日本人名辞典』からの歴史人物情報の抽出： Few-shot学習による古文の固有表現抽出の試み
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Extraction of information on historical figures from a Japanese Biographical Dictionary: An attempt to extract named entities from classical Japanese by few-shot learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 日本人名辞典，Few-shot学習，固有表現抽出，Japanese biographical dictionary，Few-shot leaming，Named entity recognition
• 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: 立命館大学
• 著者所属: 日本学術振興会 特別研究員
• 著者所属: 国立歴史民俗博物館
• 著者所属: 尾道市立大学
• 著者所属: 立命館大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Engineering/Ritsumeikan University,JSPS Research Fellow,National Museum of Japanese History,Faculty of Economics Management and Information Science/Onomichi City University,College of Information Science and Engineering/Ritsumeikan University
• 著者名: 苑, 広媛; 李, 康穎; 後藤, 真; 木村, 文則; 前田, 亮
• 著者名(英): Guangyuan, Yuan Kangying Li Makoto Goto Fuminori Kimura Akira Maeda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 歴史研究を行うにあたり, 人物に関する情報は重要な基盤情報となっている. 自然言語処理技 術を用いて辞書類から自動で人物属性の情報抽出を行うことにより, 人文学研究を行う専門家のため の支援を提供できると考えられる. 一方で, 機械学習手法を用いた歴史情報抽出のための学習データ の作成にはコストがかかるという問題がある. そこで本研究では, 『日本人名辞典』 からの歴史人物 情報抽出における few-shot 学習 (few-shot learning: FSL) の活用を試みる.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In current historical research, biographical information of historical figures is becoming important fundamental information. Automatic extraction of personal attributes from dictionaries and encyclopedias using natural language processing technology could provide support for experts in the study of humanities. However, preparing the training data for machine-learning-based information extraction from historical documents is costly. In this study, we try to use few-shot learning (FSL) in extracting the personal attributes of historical figures from the Japanese biographical dictionary.
• 書誌情報: じんもんこん2022論文集; 巻 2022, p. 187-192, 発行日 2022-12-02
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会