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ニューラルネットワークを用いた点字翻訳システムの構築

使用神经网络构建盲文翻译系统

基本信息

批准号：
13750380
负责人：
渡部徹
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Matsue National College of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2002
项目状态：
已结题

项目摘要

日本語文書を点字に翻訳する方法として、点訳者が点訳を進める方法や自動点訳ソフトによって点訳を行う方法がある。前者の場合、点訳者の人数自体が少ないうえに、1人の点訳者が翻訳できる数は限られている。このため日々出版される図書の点字化への対応が遅れてしまう問題点がある。また後者の場合は、点訳ソフトが正しく点訳できない場合が多くあり、点訳者による点訳支援システムという形態をとっているのが現状である。本研究は、人間の脳機能をモデルとしたニューラルネットワークを点字翻訳に適応し、その精度を評価・検討するものである。まず点字翻訳のプロセスの中で最も複雑で時間が掛かる「分かち書き」をニューラルネットワークに適用した。ニューラルネットワークは入力と出力の与え方やネットワークの構成によってその性能が大きく異なる。昨年度の研究では、入力に与えるデータとして、(1)点訳前の文書の文字コードをそのまま入力する、(2)文書を漢字とひらがなとカタカナ記号に分類したものを入力する、(3)文書を品詞別に分類したものを入力する、以上3種類の入力方法について計算機シミュレーションを行い、(3)品詞入力の手法が最も正答率が高い結果を得た。そこで今年度は上述した(3)品詞入力の手法を用い、(4)階層型ニューラルネットワークの入力層と中間層の結合を入力の品詞ごとにまとめた構成、(5)通常の全結合のネットワーク構成、以上2種について比較検討した。学習データ数を100パターンとして、計算機シミュレーションを行った結果、(4)品詞ごとに分けたネットワークの分かち書き正答率は92%、(5)全結合ネットワークの正答率は89%となり、(4)のネットワークの方は優れていることが分かった。このネットワーク構成は(5)の場合に比べてネットワークのリンク数も少なくなり、学習に掛かる時間も少なくて済むという結果が得られた。

Japanese text translation method, dot, dot. In the former case, the number of people with dots is small, and the number of people with dots is limited. This is the first time that a book has been published in Braille. In the latter case, the dot is soft, the dot is soft. This study is aimed at evaluating the accuracy of Braille translation. The most important part of the book is the time to write. For example, if you want to use a computer, you can use a computer. Last year's research: (1) the text of the document before the point,(2) the text of the document,(3) the text of the document, the text of the document,(4) the text of the document,(5) the text of the document,(6) the text of the document,(7) the text of the document,(8) the text of the document,(9) the text of the document,(10) the text of the document,(11) the text of the document,(12) the text of the document,(13) the text of the document,(14) the text of the document,(15) the text of the document,(16) the text of the document,(17) the text of the document,(18) the text of the document,(19) the text of the document,(19)(3) The method of word entry force is the most correct answer rate, the result is high, and the result is obtained. This year, the above-mentioned (3) methods of product penetration,(4) hierarchical structure,(5) general structure, and the above two kinds of comparison are discussed. The results of computer simulation show that (4) the correct response rate of students is 92%,(5) the correct response rate of students is 89%,(4) the correct response rate of students is 92%, and (5) the correct response rate of students is 89%. In case of this problem, the number of students is less than that of students, and the learning time is less than that of students.