新ねこブログ

前回、古典籍のくずし字のAI解読の話を書いたが、
「日本語学」や「日本語文法」も、AIと非常に深い関係がある。

VRアプリ開発やAI技術研究をおこなっています。という「Vrai Blog」の、
「物語テキストから動画自動生成テストの技術的解説」

桃太郎の物語（テキスト）から、AIを作って動画を作る説明。
課程としては、

■テキストの準備
■テキストの分割（１文単位）
■述語項構造解析（述語項構造を解析）
（日本語構文・格・照応解析システム KNP - 京都大学 黒橋・河原研究室
http://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/index.php?KNP　を利用）

■実行時処理（登場人物のキャラクタを用意し、テキスト一文毎に、登場人物の登場や動きに合わせて、キャラクタを動かす）

↓
動画作成・動作確認
↓
■問題の原因・形態素解析
■問題の原因・主語の省略
■問題の原因・常識による判断

という流れと認識しました。

以上が前提ですが、
私が「面白い」と思ったのは、
AIに、”正しく”処理（キャラクタの動き）をさせるためには、
テキストについて、日本語の品詞分解を行い、
正しく名詞あるいは、助詞等としてAIに認識させるようにしなければ
ならないということ。

もちろん、AIですから学習をしていくのだと思いますが、
その過程において、日本語の特性(主語を省くことが多い）など、
気が付かねばならない、気をつけなければならないことがあるわけだ。

そうであれば、「日本語文法」の研究や、学習の動機付けに利用できそうだけど、
当分、普通の中学校とかは、そんなことには手を出さないだろう。

「N高等学校」とかで、「ゲーマー」になりたい子たちだったら、
そういうアプローチをしているかもしれないなぁ。


ま、ともかく、上のブログに張り付けてある動画、面白いので見てみてください。

先日、データサイエンスの学部新設の話を書いた。
そこで思い出したのは、私の大学学部時代の話。
私は、国文学科で、中世文学ゼミで、西行を研究した。

国文学の研究の仕方というのは、
関連研究書を読んだり、テキスト（原文）をあたったりすると
言ったら簡単な話のように聞こえるのだが、
仮説を実証する必要があるわけで、
その実証方法というのは、まさに統計学。

しかし、30年前は、用語別に並んだ辞典から、
気になる用語をもとに、凡例をカードに手で抜書きして、その用例数を数えたり、
別の用語の事例数を比較したり、
または、ある凡例に出されている原文をあたってみたり、、、
という超地味な作業を繰り返す。

国文学が好きなんだから、楽しい作業ともいえるが、
仮説が導き出す資料を見つけられない、見いだせないときの徒労感と言ったらなかった。
また、指導する教員（研究者）は、その辞典が結構、頭に入っているんではないかと
思えるような記憶力で、
「あの事例は、あそこにあったんじゃなかったっけ。。。」という勘が働く。
しかし、学生の私は、全くそういう勘は働かず、
”やみくも”に、辞典を探すしかない。

でも、最近のビッグデータを検索するシステムとか
AIとかあれば、国文学の研究は全然変わってきているんじゃないかと
思える今日のこの頃。
国文学研究からは全く離れてしまっているんだけれど、
そこはいまどうなんだろう？

ちょっと探してみたら、こんな記事が出てきた。

スケッチや画像から古典籍画像を検索できる最新AIシステムを開発／国立情報学研究所と国文学研究資料館による共同研究　（国立情報学研究所　プレスリリース　2017/6/8)

スケッチで画像検索ができるんだそうだ。

検索窓に手描きでスケッチをすると、似ている形状を含んだ古典籍画像をデータベースから検索します。検索にかかる時間は1ミリ秒以下で、画像中の検索対象領域が計百万まで増えても1ミリ秒程度で検索が可能です。検索結果の画像を検索窓にドラッグ＆ドロップすると、その画像をもとに再検索が可能です。現在は「絵本和歌浦」「絵本時世粧」「絵本姫小松」「絵本玉かつら」「十二類絵巻」「絵本徒然草」の古典籍6冊のデータベースに含まれる計178枚の画像（1309領域^（*4））を対象に検索を行うことができます。今後は、現在開発中の領域指定検索機能も組み込む予定です。

研究がいち早く進んだり、
別の視点が与えられたりしそうで、面白そう。
若手研究者が面白い発見をしそう。

こういうことを私立大学ブランディング事業で提案したら、
人文学も注目されるかもしれないけど、どこかでやっていないかしら。