@techreport{oai:nuis.repo.nii.ac.jp:00003547,
 author = {市川, 健太 and 南雲, 彩花 and 藤田, 晴啓 and ICHIKAWA, Kenta and Nagumo, Ayaka and Fujita, Haruhiro},
 month = {2022-10-03},
 note = {考古学の研究基盤である実測図は、作図や読み取りには専門的な訓練が不可欠である. しかし、作図者が考古学の専門家でないことも多く,図化の表現力に左右され,同じ遺物でも型式認定にブレが生じ, 型式学的研究に悪影響をおよぼしている.そこで, 形状, 色, 表面の質感データにより導出されたクラスターを元に型式認定を行う複合AIの開発に自然言語処理のなかでもMT5モデルを採用して専門家議論の要約化数値化を行うのが本研究の目的である.
　東京国立博物館他が所蔵する650余点須恵器坏資料を光学スキャナーで計測し, 3D-RGBAボクセルデータを作成,深層複合クラスターモデルによるクラスターを専門家による型式分類と対照する. 既往の分類基準の妥当性を検証,専門家の議論は自然言語解析し, AI評価モデルが新たな型式分類を行う. 以下が提案された二つの深層学習を含むアルゴリズムである.
• 深層複合クラスターモデルによる出力クラスター
• データ化された考古専門家により分類された報告書記載型式
• 以上の混同行列から数理解析によりあらたに発見されたクラスターと報告書記載形式に独立して採点を実行するアルゴリズム
• データサイエンス研究者および考古専門家の議論
• 議論を音声モデルを介し自然言語処理MT5モデルにて要約, 数値化
• あらたな型式分類を作成するモデルの構築

本研究では, 限られた専門家個人に依存しないデータ評価手法を確立し、人文科学にデータ駆動型の調査研究基盤を創出する. 埋蔵文化財を3D-RGBAのデータ資源として活用し,遺物の型式認定はAI深層学習に任せ,国際的・学際的なオープンサイエンスを推進する. 国内外に先例の無い革新的領域を開拓し,人文情報学（Humanity Informatics）に根差した挑戦的な研究を実践する.

（注）本要旨と掲載されたpdf資料は2022年6月9日に新潟国際情報大学にて発表された講演資料をもとに同6月25日に開催された考古文化財ディープラーニング研究会の補足資料としてリポジトリ公表する目的で作成された},
 title = {考古遺物型式評価複合AIのための自然言語処理に関する研究},
 year = {},
 yomi = {イチカワ, ケンタ and ナグモ, アヤカ and フジタ, ハルヒロ}
}