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

• Item type: Symposium(1)
• 公開日: 2024-11-30
• 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: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 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
• 著者所属(英): ROIS-DS Center for Open Data in the Humanities / National Institute of Informatics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Museum of Japanese History
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Earthquake Research Institute, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Earthquake Research Institute, The University of Tokyo
• 著者名: 北本, 朝展; 橋本, 雄太; 大邑, 潤三; 加納, 靖之
• 著者名(英): Asanobu, Kitamoto; Yuta Hashimoto; Junzo Omura; Yasuyuki Kano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 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
• 論文抄録(英) / 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