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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. じんもんこんシンポジウム
  4. 2024

歴史ビッグデータ構造化による安政江戸地震被害記録の分析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241507
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/241507
fce13715-c357-4053-ba7d-1bc3792142d8
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CH2024006.pdf IPSJ-CH2024006.pdf (2.1 MB)
 2025年12月7日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CH:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2024-11-30
タイトル
タイトル 歴史ビッグデータ構造化による安政江戸地震被害記録の分析
タイトル
言語 en
タイトル Structuring Historical Big Data and Analysis of Damage Records on the Ansei Edo Earthquake
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 歴史ビッグデータ,データ構造化,mention-entityモデル,大規模言語モデル,れきろく,安政江戸地震
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
ROIS-DS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
国立歴史民俗博物館
著者所属
東京大学地震研究所
著者所属
東京大学地震研究所
著者所属(英)
en
ROIS-DS Center for Open Data in the Humanities / National Institute of Informatics
著者所属(英)
en
National Museum of Japanese History
著者所属(英)
en
Earthquake Research Institute, The University of Tokyo
著者所属(英)
en
Earthquake Research Institute, The University of Tokyo
著者名 北本, 朝展

× 北本, 朝展

北本, 朝展

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橋本, 雄太

× 橋本, 雄太

橋本, 雄太

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大邑, 潤三

× 大邑, 潤三

大邑, 潤三

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加納, 靖之

× 加納, 靖之

加納, 靖之

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著者名(英) Asanobu, Kitamoto

× Asanobu, Kitamoto

en Asanobu, Kitamoto

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Yuta Hashimoto

× Yuta Hashimoto

en Yuta Hashimoto

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Junzo Omura

× Junzo Omura

en Junzo Omura

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Yasuyuki Kano

× Yasuyuki Kano

en Yasuyuki Kano

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本論文は歴史ビッグデータ構造化の基本的な概念である文書空間と実体空間の双方向結合を担うデータモデルであるmention-entityモデルおよびそのデータベースシステムである「れきろく」を提案する。また、歴史ビッグデータ構造化ワークフローの中でも、特に半構造化と定量化のプロセスに焦点を合わせ,「みんなで注釈」によるマークアップ方式,および大規模言語モデル(LLM)を用いた震度判定方式を提案する.最後にこれらの成果を安政江戸地震被害記録の分析に適用し,歴史ビッグデータ研究におけるデジタル史料批判についても議論する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 This paper proposes a basic concept of historical big data structuring: the “mention-entity model,” a data model responsible for the bidirectional linking of document space and entity space, and its database system, Rekuroku. In addition, we focus mainly on the semi-structuring and quantification processes among the historical big data structuring workflows and propose a markup method using “Minna de Annotation” and a seismic intensity determination method using Large Language Models (LLM). Finally, we apply these results to analyze damage records from the Ansei-Edo Earthquake and discuss digital criticism in historical big data research.
書誌情報 じんもんこん2024論文集

巻 2024, p. 37-44, 発行日 2024-11-30
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:38:25.759279
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