和歌データベースにおける特徴パターンの発見 (<特集>人文科学とコンピュータ)

概要

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本研究では, 和歌のデータを対象に, 歌集の特徴を抽出する問題を扱う. 特徴として, 「*せば*ざらましを*」などの付属語のパターンを考える。付属語のパターンは, 表現技法上の特徴を表しており, たとえば,「*せば*ざらましを*」は反実仮想に対応する. 1つの歌集に表れるパターンの数は数十万にものぼるため, そのすべてを研究者が吟味することは, 現実的には不可能である. そこで, その大量のパターンの中から「重要」と思われるものだけを, 数百程度のオーダーで自動抽出することを考えたい. これが可能となれば, 研究者はそれらのパターンを重点的に吟味することにより, 有用な知見を得ることができよう. このことを実現するためには, 「重要」性を形式的に定義することが必要となる。この定義は非常に難しい問題であるが, 本研究では, これをBrazmaら (1996) にならって, 最小記述長 (Minimum Description Length; MDL)原理に基づいて与える. この手法を5つの歌集に適用したところ, 和歌の研究者にとって有用なパターンが得られることが分かった. また, この経験に基づき, 和歌文学研究支援のためのテキストデータマイニングシステムを作成した。このシステムは, 研究者を主体とした研究を支えるための有用な道具となりうる. 著者らは, このシステムを用いて, 新しいスタイルの和歌文学研究を進行中である.
一般社団法人情報処理学会の論文
1999-03-15

和歌データベースにおける特徴パターンの発見 (<特集>人文科学とコンピュータ)

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