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「江戸時代における人口分析システム」公開方法の開発

开发“江户时代人口分析系统”的出版方法

基本信息

批准号：
09204236
负责人：
川口洋
金额：
$ 0.96万
依托单位：
Tezukayama University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
1997
资助国家：
日本
起止时间：
1997 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、「宗門改帳(しゅうもんあらためちょう)」と総称される江戸時代に和紙に筆墨を用いて作成された古文書史料から人口学的指標を算出する研究過程を、できる限り自動化する「江戸時代における人口分析システム」の構築を目指している。本年度は、システム公開方法、および古文書文字の自動認識に関して研究開発を行った。前年度、陸奥国会津郡小松川村(1792-1866までの75年分)の史料を用いて構築した古文書画像データと文字データから構成される「宗門改帳」古文書画像データベースを、インターネットを通じて研究者間で共同利用できる研究環境を整えた。本システムの利用者は、システム構築者の研究過程をインターネット上で再現し、史料の誤読などに対して批判できる。本システムは、江戸時代の人口現象に関する研究水準向上に寄与して、正確な人口学的指標を求めるうえで必要不可欠になると予測される。データベース構築の際、最大の研究時間を必要とするのは、古文書読解、文字データ入力である。この研究過程の効率化を計るため、本データベースに蓄積されている古文書画像データから年齢を表記した16種類の文字を各100字採字して、自動認識に関する実験を行った。ニューラルネットを応用して、3層のバックプロパゲーションにより、16種類各35字を学習させ、未学習の各65字を認識させたところ、認識率は96%に到達した。この学習結果を用いて、文字認識を行う入力作業者用のインターフェースを開発した。

This study aims to construct the "Edo Period Population Analysis System" by automating the research process of "Edo Period Population Analysis System" using pen and ink in washi, ancient literature and historical data, and calculating demographic indicators. This year, research on the automatic recognition of ancient Chinese characters was carried out. The historical materials of Komatsugawa Village (1792-1866) in the previous year and the Republic of Austria were used to construct the ancient book portrait. The text was composed of the ancient book portrait of the "sect reform account". The researchers used it together to reorganize the research environment. The users of this system are critical of the research process of the system builder and the reproduction of historical data. The research level of population phenomenon in Edo period should be improved and accurate demographic indicators should be obtained. The time of construction, maximum research time, ancient literature interpretation, text penetration This research process is based on the calculation of the number of characters, the accumulation of the number of characters in the ancient books, and the automatic recognition of the characters. 35 words for each of the 16 categories, 65 words for each of the unlearned categories, and 96% for each of the three categories. The results of this study are useful, and the understanding of words is carried out in order to open up the market for industry use.