郷土に残存する江戸期古記録の機械可読化を目的とした市民参加および機械学習による固有表現抽出

吉賀, 夏子; 堀, 良彰; 只木, 進一 他

情報処理学会論文誌, 2022, 63(2), 310-323

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IPSJ-JNL_63_2_310 pdf なし 2.37 MB 106 2023.12.08  

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タイトル
郷土に残存する江戸期古記録の機械可読化を目的とした市民参加および機械学習による固有表現抽出
Named Entities Extraction by Citizen Participation and Machine Learning for Making Machine-readable Old Records of the Edo Period Remaining in Local Communities
著者
NRID
1000070457498 1000070457498
ORCID
0009-0002-0659-1457 0009-0002-0659-1457
researchmap permalink
ny5 ny5
著者名
吉賀, 夏子 ; Yoshiga, Natsuko
NRID
1000090264126 1000090264126
著者名
堀, 良彰 ; Hori, Yoshiaki
NRID
1000000202169 1000000202169
著者名
只木, 進一 ; Tadaki, Shin-ichi
NRID
1000030343429 1000030343429
著者名
永崎, 研宣 ; Nagasaki, Kiyonori
NRID
1000020423494 1000020423494
著者名
伊藤, 昭弘 ; Ito, Akihiro
キーワード等
江戸期古記録
シチズンサイエンス
ディープラーニング
固有表現抽出
単語分散表現
old local records in Edo period
citizen science
deep learning
named entity extraction
word embeddings
内容
吉賀, 夏子, 堀, 良彰, 只木, 進一, et al. 郷土に残存する江戸期古記録の機械可読化を目的とした市民参加および機械学習による固有表現抽出 : . 情報処理学会論文誌 63, 310 (2022); https://doi.org/10.20729/00216238.
抄録
わが国には，江戸時代以前に記された業務記録や証文などの古記録が数多く存在する．これらを有効に活用するためには，少ない工数で機械可読データを構築する必要がある．特に，地域特有の資料の場合には，地域特有の固有表現への対応が必要となる．本研究では，江戸期の業務日誌である「小城藩日記データベース」の目録記事文からLinked Data などの機械可読データを生成することを具体的目標とし，固有表現抽出の効率化を行う．その第1 の手法は，市民参加による人手そのものの有効活用である．第2の手法は，機械学習による固有表現の自動抽出である．これらの手法を組み合わせることで，通常は収集の難しい地域特有の固有表現を記事文から，自動かつ高精度で抽出可能である．
There are many ancient documents such as business records and testimonials written before the Edo period in Japan. Machine-readable metadata will be one of effective tools for utilizing those records. In cases of materials related to a very small area, in particular, it is necessary to deal with unique expressionsrestricted in the area. In this study, we set a specific goal to generate machine-readable metadata such as Linked Data from the database of the cataloged articles for the Ogi-han Nikki (business records) from the Edo period. We aim to improve the efficiency in extraction processes of named entities. For this purpose, we employ two methods. The first is effective use of human resources through citizen participation. The secondis automated extraction of named entities by machine learning. We show that the proposed method works well even for materials related to a local area.
出版者
情報処理学会
Information Processing Society of Japan
収録物名
情報処理学会論文誌
巻(号)
63(2)
ページ
310-323
刊行年月
2022-02-15
言語
日本語
ハンドルURL
https://hdl.handle.net/11094/93281
eISSN
18827764
関連情報 (isIdenticalTo)
DOI (出版社版)
https://doi.org/10.20729/00216238
アクセス権
open access
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出版タイプ
Version of Record
カテゴリ
学術雑誌論文 Journal Article