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計量テキスト分析を用いた戦国軍記研究

使用定量文本分析进行战国军事编年史研究

基本信息

批准号：
20K12559
负责人：
山本洋
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Kanazawa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

令和四年度は、毛利関係戦国軍記および関ヶ原合戦関連軍書の翻刻作業をすすめると同時に、戦国軍記のテキストから人名・地名などの固有名詞を抽出するためのアルゴリズムについての検討を行った。これまで本研究を通じて、戦国軍記を類型化する方法としてクラスター分析が有効であることを提起し、その分類基準には固有名詞、とりわけ人名・地名を用いることが有用であることを明らかにした。さらに戦国軍記の性質を効率的に把握する上でも、固有名詞は重要な品詞であり、人名の出現頻度や共起関係に着目することで詳細不明な軍記についてもある程度系統を把握することができることについても論じてきた。以上の結果は、本研究計画の当初の目的をおおよそ達成するものではあるが、戦国軍記のテキストから固有名詞を自動的に抽出する方法についての検討も必須であることが確認された。そこで、本年度は人文情報学などの領域における先行研究の成果に学びながら、戦国軍記のテキストから自動的に人名等の固有名詞を抽出するためのプログラムの作成を行い、情報処理学会で研究報告を行った（「戦国軍記のテキストからの人名抽出」情報処理学会第85回全国大会講演論文集）。すなわち、形態素解析とIF-THENルールを組み合わせた人名抽出により、成立年代や著者が不明な戦国軍記の2つのテキストを対象に人名抽出を試みた結果、約40～45％の確度で人名を抽出できることが確認された。しかし、一部の語を誤って人名と判定するケースや重複抽出するパターンもあるため、抽出精度を向上させるためにはさらなる条件式の追記や機械学習も視野にいれた検討が必要である。

In the fourth year of the order, the gross profit relationship between the armed forces and the original joint military books was reviewed. At the same time, the armed forces recorded the names of the names and place names. This study is based on the classification method of military records, and the classification criteria of proper nouns, names and place names are useful. The nature of the military record is controlled by the upper level, the inherent noun is important, the frequency of appearance of the name is related, the detailed military record is unknown, and the degree of system is controlled. The above results confirm that the original goal of this research project has been achieved. This year, the achievements of advanced research in the field of human informatics were studied and extracted from the proper nouns such as the names of the military records. The research report of the Information Processing Society was carried out (Proceedings of the 85th National Conference of the Information Processing Society). The results of the name extraction test were about 40~45% accurate. A part of the word error determination, repeated extraction, extraction accuracy, upward, conditional expression, mechanical learning, field of vision, search, necessary.