判別分析と知識学習法による中期インド・アリアン韻律の言語学者並み解析システム構築
逢坂雄美
仙台電波工業高等専門学校	
 	
 従来の韻律解析では，基本的韻律スキームとテキストデータの韻律スキームとのパターンマッ
チングにより，該当する韻律名が識別される．当該古文献の最も重要な文献の韻律識別率は、
平均 70~80％であり,最も古いテキストではせいぜい 20％台である．
従来と全く異なる新手法，
判別分析とニューラルネットワークを併用することにより，その識別率を大幅にアップできた．
従来解析不能な韻律に対して，その解析を援用できる情報を提供する．	
 標準語のサンスクリットから著しく異なる韻律を抽出する新手法を提供する．又この手法は半詩偈を極めて効率よくかつ正確に詩脚分割できる．当研究はニューラルネットワークの適用成功の一例である．	
 
	
 
	
 

A New Meter Analysis in Middle Indo-Aryan on the Basis of Neuro Network
Assisted by Discriminant Analysis
Yumi Ousaka
Sendai National College of Technology
In the meter analysis so far, its meter name is identified by the pattern match with the meter scheme of thebasic meter and the text data. The rate of the identification of the meter of the most important old canons
runs from 70 to 80% on the average, and at most 20% level in the oldest one. The identification rate is able
to be improved greatly by using a quite in the past different new technique, the neural network assisted by
the discriminant analysis. We can obtain information on the meter that cannot be analyzed so far. A newtechnique for extracting a remarkably different meter from the standard Sanskrit of is developed. Moreover,this technique can divide a half verse into two pådas extremely efficiently and accurately. This researchshows one application success in neural network.

１．序論	
 

は逆順索引はテキストの正しい読みの確立と並行詩

中期インド・アリアン語(B.C.5-A.D.10)の古文献

脚の検索に当って大変重要である．この目的達成には，仏教(パーリ語)とジャイナ教(プラークリット

当って大量のデータつまり多くのテキストを処理す語)の聖典がその例に挙げられるように，世界の文化る必要がある．幸いにも，テキスト解析に計算機をの貴重な宝庫であり，現代文明の重要な源流の一つ

使用することによって，テキストの系統的な研究がである．初期仏教・ジャイナ教は厳格なカースト制

大幅に進展するものと期待されている．我々これま

度のバラモン教に対抗する形で同時期に発生したので上記のツールを開発し，研究に活用してきた[1]．
	 で，お互いに関係を持ちながらその教理等を深化さ韻律解析プログラムでは，現在知られている基本

せた．それゆえ，今日では初期仏教の研究をする上的韻律スキームとテキストデータから計算された韻でジャイナ教の研究は不可欠であると認識されてい律スキームとのパターンマッチングにより，該当する．	
 る韻律名が識別される．当該古文献の最も重要な文

中期インド・アリアン語の研究には，韻律解析・

献の詩脚索引作成過程で韻律解析を実行した[2]が，文法解析・語彙と構文論等の系統的な研究が不可欠

平均的にはその 70~80％を分類できた程度であるであることは周知の事実である．テキストの韻律解（中には 20％台の分類成功率のテキストもある．
）．

析は批判的校訂本作成に不可欠であり，単語の索引

言語研究進展の為には，この識別率を上げることがは翻訳に当たって非常な手助けとなり，単語の逆順

不可欠である．	
 索引は文法構造解析に必要であり，詩脚の正順また本論文では，従来と全く異なる新手法，判別分析1	
 と知識学習法を適用して，中期インド・アリアン韻た．	
 律の言語学者並みに解析できるシステムの構築について議論する．	
 	
 小グループに分解した後では，ニューラルネット
ワークの知識学習法による分類の成功する可能性が中期インド・アリアン語の韻律は，３種類，

より高くなると考えられる．教師あり学習ニューラ

Ak≈aracçandas, Måtråçandas, Gañacçandas	
 に分類

ルネットワークのプログラミング手法は，学習パタされる．その中の主要な韻律名として，Íloka,	  ーンの変化への対応が柔軟でネーットワークの再学
Tri≈†u∫,	
 Jagatî, Åryå,	 Vaitålîya,	
 Aupacçandasaka	
 が習を簡単にでき，学習精度を上げることも容易にである．これらの韻律はすべて，特有な韻律スキーム

きる．記憶し易い口伝形式である(基本)韻律スキーを持つ（次節参照）．	
 ムは 10 数個前後の 0,1,2 の数字列により表現できる．

従来の韻律解析の手法で分類できなかった韻律

その解析は教師あり学習ニューラルネットワークには，大きく分けて２形式ある．一つは，現在知られ非常に適している．これらの特性を活用して，基本ている韻律では分類不能なものである．この韻文に韻律スキームの学習について吟味したところ，ほぼは，これまで未識別の新しい韻律(詩形破格＝poetic

完全に学習できることを突き止めた．これにより，license)が隠されている可能性がある．もう一つは，学習結果に基づき，各聖典の各韻律を効率よくかつ割り当て可能な韻律が何種類も現れるものである．

精度よく分析(予測)できる．当分析ではその結果がこれについてはこれまで，可能なすべての韻律パタ

数値化されるので，基本韻律からの偏差を容易に評ーンを表示(Alternative representation)するようにして価できる．この結果，２つの問題点(poetic license といる．正しい韻律分類はその表示の中から言語学者

Alternative representation)を解決できる可能性がでてが選択するようになっている．相当詳しい知識を有きた．一流の言語学者が，高度な知識を活用してよする言語学者のみが正しい選択をでき，この選択自うやく分類・把握可能な難しい韻律解析結果を，当体が言語学的に難しい問題である．	
 該手法を使って得られる可能性がある．又，当該手

基本的な韻律スキームとテキストデータとのパ法を確立し，結果の吟味をすることにより，古代イ

ターンマッチングを用いた従来の韻律解析における， ンド文化の経験に基づく韻律分類は，最新の知識情
２ つ の 問 題 点 （ poetic	  license と Alternative	  報処理法で漸く分類できるほど高度に洗練されておrepresentation）を解決するために，多量の韻律解り，精神文化基盤がきわめて高度なことの一つの例

析結果を印刷して，手作業で新しい poetic	
 license証になるのではと，予測している．韻を踏んで記憶等解明に重要で適切な情報を抽出することを試みた

しやすい口伝形式の古来の他の言語分野の研究にも，が，不可能であった．この解決のためには，全く異当該手法を拡張できる可能性があるのではと思われなる新規手法開発の必要性をを認識し，出力結果のる．	
 分類にクラスター分析・主成分分析・ニューラルネ

なおここで今後の議論を円滑にする為に，中期イットワークの技法を夫々単独で活用したが，分類のンド・アリアンの韻律研究の基本用語について簡単

確定には至らなかった．	
 にまとめておく．中期インド・アリアンに属するア

その後，基本的な韻律スキームの特性をより詳し

ルダ・マガダ語のアルファベットは４０文字からなく吟味した．適切な音節数を選ぶと，基本韻律スキる．１番目から８番目の文字は母音で，その内 5 文

ームは小グループに分割され，その小グループの間

字 å, î, ü, e, o	
 は長母音，3 文字 a, i, u	
 は短母音であには相関が弱くなり，近似的に直交している可能性

る．残りの３２文字は子音である．パーリ語・仏教がある，ことを見いだした．種々の多変量解析法の

混淆梵語は夫々42，55 文字であるが，その構成はア中から判別分析を試み，異なる小グループに属する

ルダ・マガダ語とほぼ同様である．詩偈（しげ）は基本韻律スキームは近似的に直交し，小グループに韻律の基本構成要素で，殆どが２行よりなり，各々分類できる可能性がある，ことを突き止めた．このを第１半詩偈・第２半詩偈と呼ぶ．また，各半詩偈

手法は結果を分かりやすい形に表・図示できる利点

は２つに分けられ，それらを詩脚（パーダ）と呼ぶ．

があり，かつてパーリ文献とジャイナ教文献の分類

韻律の研究には，まず最初に半詩偈ごとの韻律スキに活用した[3]．しかし残念ながら，この手法だけでーム(音節パターン，長短音配列)を計算する．つまは小グループ内での韻律形式の確定には至らなかっり長母音	
 (‘∞’)	
 と短母音	 (‘¶’)	
 配列を求める．本論

2	 文では長母音を 2，短母音を 1 に割り当て，その他

2 では，基本的韻律スキームの数値化と，それ空白を 0 として数値化して，処理する．韻律スキーに判別分析を適用した時に得られる小グループ分割

ムは次のように決定される．
（a）	
 全長音は，いつもについて議論する． 3 では小グループに分割され長母音として読まれる．(b)	
 短母音の後に２つの子た基本スキームのニューラルネットワークによる分音を伴う場合は長母音として読まれる．(c)	
 特殊文

類・学習について議論する． 4 では得られた学習

字‘µ’を後に伴う短母音はいつも長母音として読ま

データに基づく実際の聖典の韻律の，ニューラルネ

れる．(d)	
 上の	
 (b)	
 と	
 (c)	
 の条件以外の短母音はットワークによる分類について議論する．この分析

常に短母音として読まれる．ところで，音節数は長では，各聖典の実際の韻文を入力する．プログラム

母音と短母音の総数を表わし，音量数とは短母音を中で長短の韻律スキームを求め，その後にデータ解１とし長母音を２と数えた時の総数を示す．音節数

析用に 0,1,2 の数値列に変換したうえで，自動的に又は音量数が，韻律の種類を規定するのに重要な役分類が実行される． 5 では，今後の問題点等につ割を果たす．	
 いて議論する．

	
 

	
 

２	
  基本的韻律スキームの数値化と判別分析	  し，重複しているものを省くと、全部で1140個分の韻
中期インド・アリアンの韻律は Ak≈aracçandas	  律スキームのデータが作成される．判別分析への入力
は，音節数によって分類される．例えばその中の主要データとしては，それぞれの韻律スキームに識別番号

な韻律名，Íloka	
 は半詩偈に16音節を含み，Tri≈†u∫	  を付加したものが使用される．	
 とJagatî	 	
 はパーダにそれぞれ11，12音節を含む韻律

判別分析には統計解析ソフトSPSSを使用した．得である．Gañacçandas	
 は，半詩偈中の音量数によっられた結果を表３に示す．表の１列目は元の入力デーて規定され，その典型的な韻律，Åryå の音量数は，

タの識別番号を表し，１行目は予測グループ割当の識

26，27，29，30である．その音節数は一つに固定され別番号を表している．２行３列目の数値データ５は，

るのではなく，ある範囲に分布する．Måtråçandas	
  識別番号２の５つの入力データが識別番号３の韻律
は，パーダに含まれる音量数によって規定される．半スキームにに分類されることを示している．この表か

詩偈の音量数が	
 28~30	
 のものをVaitålîya,	
 30~34	
  ら分かるように，７行４列目と１９行１５列目に夫々のものを	
 Aupacçandasaka	
 と呼ぶ．これらの韻律は１つのデータが存在するが，33の識別番号をほぼ６個

すべて，特有な韻律スキームを持つ（表１参照）．	
 の小グループに分類できる.判別分析ではうまく分類

判別分析あるいはニューロネットワークを適用ができないこの２個のデータは，次節のニューラルネ

するには、これらのスキームを数値化する必要がある． ットワーク処理において，何らの異常を引き起こさな
長母音を２，短母音を１に割り当て，その他に空白をいことを確認している．それぞれの小グループは以下０として数値化する．本論文では，半詩偈ではなくパの識別番号と音節数より構成されている：小グループ

ーダのスキームを数値化し（1〜5）には音節数６から９の韻律が所属する；（6て，以下の解析に使用する．パーダごとに数値化する〜10）には音節数10の韻律が所属する；（11〜16）にことにより，パーダの組み合わせ状況を調べることがは音節数11の韻律が所属する；（17〜22）には音節数できる．この組み合わせはパーダのパッチワークとし

12の韻律が所属する；（23〜25）には音節数13の韻律て知られている．３大韻律の各韻律において，その構が所属する；（26〜33）には音節数14から17の韻律が造は異なるが同じ音節数を持つ場合がある．同一の音所属する．音節数が本質的に重要な役割を果たしてい節数の中に入っている基本的韻律ごとに組み分けのるといえる．このように．判別処理を適用して，異な番号（表２のCllassification No.1）を割当て，この番号る小グループに属するスキーム	
 (Original group) を，を識別標識に採用する．表２から分かるように全部で近似的に直交するように整理できた．表３のSumの欄

３３の識別番号がある．	
 の数字はそれぞれの識別番号グループのデータ数を

表１a.韻律スキーム	
 種々の多変量解析法の中から判別分析を試みた． 表す。	
 この手法では結果を，分かりやすい形に表・図示でき

なお，表３の結果を詳しく吟味すると，最後のグる利点がある．表・図形上で分かり易く結果を表現でループはより小さな４つのグループに分割されるこ	 きると，今後の論理展開も容易になる．表１を数値化

3	
 

	
 
表１．中期インド・アリアン韻律スキーム	
 

4	
 

	
 

表２．判別分析とニューラルネットワーク分析のための識別データ．韻律名，その簡略表記号，パーダの音節数、識別番号、ニューラルネットワーク分析結果のの精度（２つの教師データの判別精度），計算
打ち切り総誤差，当該小グループの入力データ数を示している．	
 	
  Metre Name

Abbreviation in
calculation

SyllableClassifica- Precision for
No intion No.1
Estimtion
pada

Precision for
Estimtion of
Morae

Precisionfor
Calculation

Input Nos.
(Total 1140)(-.053,.062)(-.06,.066)

0.00005

159(-1)

Sloka (a few OldAryås)

Sloka

8

1

Arya
Arya
Vait, & Aup.

Arya0
Arya1_2
Vait_Aupa

6-9
9
9

2
3
4

Vait, & Aup. In MIA

Middle_Vait_Aupa

9

5

Arya
Arya
Old AryaVait, & Aup.
Vait, & Aup. In MIA

Arya0
Arya1_2
Old_Arya
Vait_Aupa
Middle_Vait_Aupa

10
10
10
10
10

6
7
8
9
10

(-0.02, 0 .02)(-0.039,0.036)

0.00001

111

Tristubh
Arya
Arya
Old AryaVait, & Aup. in both
CS & MIA

Tristubh
Arya0
Arya1_2_3_4
Old_Arya
Vait_Aupa_or_Mid
dle_Aupa

11
11
11
11

11
12
13
14

(-.04, .04)(-.1003,.1003)

0.00002

219

11

15

Vait, & Aup. in MIA(-.014, .013)(-.0193,.145)

0.00002

269

Middle_Vait_Aupa

11

16

JagatiJagati
Arya
Arya0
Arya
Arya(or_Old_Arya)
Old Arya
Old_Arya
Vait. in CS and, Aupa. Vait_or_Middle_A
In MIAupa
Vait, & Aup. in MIA Middle_Vait_Aupa

12
12
12
12

17
18
19
20

12

21

12

22

Arya & Old Arya
Old AryaVait, & Aup. in MIA

Arya_or_Old_Arya
Old_AryaMiddle_Vait_Aupa

13
13
13

23
24
25

(-.0017, .0014)(-.069,.054)

0.00002

172

Arya & Old Arya

Arya_or_Old_Arya

1426(-.03, .03)(-.063,.063)

0.00001210

Old Arya

Old_Arya14

27

Vait, & Aup. in MIA

Middle_Vait_Aupa

1428

Arya & Old Arya

Arya_or_Old_Arya

1529

Old Arya

Old_Arya

15

30

Arya & Old Arya

Arya(or_Old_Arya)

16

31

Old Arya

Old_Arya

16

32

Arya

Arya

17

33

表３．判別分析による基本韻律スキームの分類（小グループへの分類）	
 Original
group

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32

33

Predicted group
1 2 3
76 4 015 21 50 0 11
0 0 0
0 2 2

4 5
0 0
3 4
1 2
2 0
0 11
1

6

7

8

19 0
1 25
0 0
0 2
3 4

0
2
3
0
1

9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 2 7 2 8 2 9 3 0 3 1 3 2 3 3 Sum
80
48
14
2
15
0 0
19
4 6
39
0 0
3
4 0
6
11 25
44
48 0 2 1 5 0
56
0 7 0 0 0 07
1 4 39 13 5 668
0 0 0 10 2 0
12
0 0 0 0 6 28
8 1 7 6 9 37
68
80 0 0 0 0 080
0 1 0 0 0 0
1
10 14 40 23 2 1090
0 0 0 22 2 630
0 0 0 0 4 0
410 0 0 4 0 50
64
50 36 18104
0 38 240
2 0 2628
59 23 10 0 0 0 0 092
0 30 0 0 0 0 0 030
0 0 4 0 0 0 0 0
4
0 0 0 42 10 0 0 052
0 0 0 0 12 0 0 0
12
0 0 0 0 0 14 2 0
16
0 0 0 0 0 0 2 0
2
0 0 0 0 0 0 0 225	
 とが分かる．分割数を増やした場合，その結果としてである．この結果として，出力層のユニット数は２に目的とする韻律解析が進展するならば，分割数を増やなる．なお，中間層及び出力層からのニューラル出力

す意義がある．しかし，そのような状態にはなっていは双曲線関数tanh(x)を使用している．	
 ない．この分割数の状態で，ニューラルネットワーク

各小グループごとの入力データ数，入力ユニット

処理による学習が十分に収束する．それゆえ，本研究

数(Iunits),中間層ユニット数(Hunits)を表４に示す．

では基本的な韻律スキーム全体を６個の小グループ

学習打ち切りの誤差の2乗，中間層ユニット数は試行に分割し，次節以下の処理を適用する．	
 錯誤の結果，最適なものを選択した．各小グループご

これまで，韻律スキーム全体に対してニューロネと の 採 択 し た 誤 差 の 2 乗 は ， 表 ３ の Precision for

ットワークを適用しても，収束する結果が得られなか

Calculation	
 の項目に示している．又，各小グループにった．しかし，近似的に直交する小グループに分解しおける２つの教師データ（識別番号とモーラ数）に対た後で，ニューラルネットワークの知識学習を活用すする認識の誤差の範囲を表３の第５，６列目に示してると，韻律スキームをほぼ完全に学習できる可能性がいる．この数値範囲から分かるように，整数値の教師高くなる．	
 	 データを十分よい精度で識別できる．なお，基本韻律

	
 スキームの学習において，第１グループの１つのデー
3 	  ニューラルネットワークによる基本的韻タは，このグル律スキームの学習	
 本節では，前説で求めた近似的に直交する６個のープ認識にお小グループに対して，ニューラルネットワークの知識

表４．ニューラルネットワークデータ	
 

Small

Input

が特異すぎる

group

data

学習法を活用する．小グループごとの学習により，ニので除外した．

1

159(-1)9

15ューラルネットワークの結合強度ベクトル・閾値を評

表 ３ と ４ の

2

111

10

15

価する．これまで藤木らが定式化・作成したニューラ(-1) は こ の こ

3

219

11

15

ルネットワーク・プログラム（使用言語はCまたはCとを意味して

4

269

12

15

＋＋）を使用する[4]．当手法は，その構造や学習ア

いる．	
 

5

172

13

15

6

210

17

17

いてその特性Iunits Hunits

ルゴリズムが単純で，C（またはC＋＋）言語で書かれこれらの小ていることもあって，種々のOSのパーソナルコンピュ

グループごとータ(PC)へ容易に移植できる．	
 のニューラルネットワークの学習において，十分な精本論文で使用しているニューラルネットワーク

度に達するまでに数十万回程度の学習回数を要する．

は，図１に示すように入力層，中間層１層，出力層の実際の入力テキストごとに，認識の為の学習をするの計３層からなる階層型構造である．教師データは２種はあまり実用的でない．それゆえ，各小グループごと類使用する．１つは，前節の判別分析でも使用した， に，入力ユニット数・中間層ユニット数，入力層の結表２の識別番号(Classification	
 No.1)である．もう合定数，中間層の結合定数と閾値，出力層の閾値（図一つは基本韻律スキームのモーラ数である．このモー１参照）をファイル出力しておき，実際のテキスト認

ラ数はスキームごとに簡単に確定する数値であり，ニ識にこのファイル出力されたデータを引用する．言語

入力層

中間層
ユニット数＝Hunits

出力層
ユニット数＝Ounits

学者による認識ソフトウェア使用を考えた場合，この方が実用に適する．	
 入力ユニット数＝Iunits	 4	
  ニューラルネットワークによる韻律解析	
 予測処理のプログラムを，ニューラルネットワー
ク本体のプログラムからは切り離し，単体にする．
結合定数
結合定数

wih

閾値 H h閾値 Oo

who

前節の段階で得られた結合強度ベクトルデータ等を取り込むことにより，この予測処理プログラムを作成できる．	
 図１．階層型ニューラルネットワーク	 予測処理プログラムのファイル入出力ダイアログューラルネットワークの収束状況判定には良い指標を図２に示す．最初のダイアログボックスには，解析6	
 の為のテキストが格納されたファイルを入力し，２番

chap.81

目のボックスには出力結果を格納するファイル名を"EXAMINE1"¶¶∞∞¶¶∞∞∞∞∞∞∞¶∞∞¶ 1728

入力する．使用しているプラットフォームを選択し，"O.EXAMINE3"¶¶∞∞¶¶∞∞∞∞∞∞∞¶∞∞¶

28

Runボタンをクリックすると，解析プログラムが実行

1 añupuvveña vimohåiµ £ jåiµ dhîrå samåsajja /される．従来の我々の開発したツールと同様に，多くÍlokaMのプラットフォーム(Windows PC, Mac PC, Linux PC)¶¶∞∞£¶¶∞∞¢∞∞∞∞£¶∞¶∞¢

16

17
26

vasumanto maimanto £ savvaµ naccå añelisaµ ™81™

で使えるように，プログラミング言語はジャバを使用している．この図を見て分かるように非常に分かりや図 4．従来の解析結果	
 すいインターフェースを備えている．	
 

	
  	
 
図４は従来の解析の１例である．解析結果の表示
では，一行目に割り当てられた韻律名，求められた韻律スキーム，音節数，音量数が表示され，その下の行には韻文テキストを表示する．図の第１半詩偈
は，現在知られている韻律によって分類不能なものであることを表示している．また，第２半詩偈ではßlokaMと分類されているが，通常のßlokaと異なっている．韻律スキームにおける特殊マーク“¢”はパー
ダ仕切りを表す．このような状態のパーダをニュー
ラルネットワークで識別すると，図５のようになる．
第１半詩偈の後半のパーダは通常のßlokaになる．こ図２．韻律解析ダイアログ	
 れが序論で指摘したAlternative	
 representationに実際の入力ファイル例を図３に示す．これは言語対する一つの解答であろうまた正しい詩脚分割結果

学的に普通に作成・使用されているテキスト形式であが得られた．従来の手法では，第２半詩偈にßlokaMのり，何ら特別のものではない．プログラムでの内部処表示がなされているが，本手法では第２半詩偈はAryå

理で，各詩偈を長短の韻律スキームに変換し，各長短とßlokaに分類できる可能性があることを示している．

記号を数値化したうえで，韻律数の評価等がされて，予測処理が実行される．入力テキストを韻律に変換する処理では，従来の韻律解析ツールをニューロネ
ットワーク解析用に変形している．その後にニュー
ラルネットワークの予測処理が実行される．予測処理の際に，各詩偈を前節で評価した小グループへ適切に割り当てることは，自動的になされる．以上のようにプログラム使用者が，予測処理の為にテキストを作成すること以上の特別な作業を必要としな::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
1. añupuvveña vimohåiµ £ jåiµ dhîrå samåsajja /::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::
pada1 = añupuvveña vimohåiµpada2 = jåiµ dhîrå samåsajja

Syll = ¶ ¶∞∞ ¶ ¶∞∞∞ : Syll. No = 9 Syll = ∞∞∞∞ ¶∞∞ ¶ : Syll. No = 8
Neuro Value1 for pada 1 = 1.2384336;

for pada 2 = 1.0335243

Neuro Value2 for pada 1 = 14.03074;

for pada 2 = 13.976429;

Neuro Metre for pada 1 = None! ; for pada 2 = Slokaい．	
 ::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::::

1. añupuvveña vimohåiµ £ jåiµ îrå samåsajja /vasumanto maimanto £ savvaµ naccå añelisaµ ™8.1™
2. duvihaµ pi viittåñaµ £ bud å ammassa påragå /añupuvvîe saµ˚åe £ kammuñåo tiu††ai. ™8.2™
3. kasåe payañue kiccå £ app' åhåro tiik˚ae; /aha ∫ik˚ü gilåejjå £ åhårass' eva antiyaµ, ™8.3™
4. jîviyaµ nå∫ika©˚ejjå £ marañaµ no vi pat¥ae: /duhao vi na sajjejjå £ jîvie marañe tahå. ™8.4™
................................................................
................................................................

vasumanto maimanto £ savvaµ naccå añelisaµ ™8.1™
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pada1 = vasumanto maimanto

pada2 = savvaµ naccå añelisaµSyll = ¶ ¶∞∞ ¶¶∞∞ : Syll. No = 8 Syll = ∞∞∞∞ ¶∞ ¶∞ : Syll. No = 8
Neuro Value1 for pada 1 = 1.9917974;

for pada 2 = 1.0211112

Neuro Value2 for pada 1 = 11.99625;

for pada 2 = 13.962445;

Neuro Metre for pada 1 = Arya0;

for pada 2 = Sloka

図 5．解析結果	 図３．入力例7	 異なる韻律の組み合わせ，つまり韻律のパッチワーク

助金,基盤研究(B)(No.16320009)の助成の下に遂行しの可能性を明示している．このように，従来の韻律解たことを付記し、感謝致します	
 析が不能な例においても，本手法を使うと有益な情報を得ることができる．	
 

	
 
参考文献	
 

なお，当然のことながら韻律のの識別率が上がり， [1] 	
 Y. Ousaka, Automatic Analysis of the Canon in Middle
高々２０％台の識別率であったAyarangaでは，８０％

Indo-Aryan by Personal Computer II in both Japnese and台まで上昇した．又，他のテキストについて，今後詳English, The Chuo Academic Research Institute (Tokyo,

しく吟味していく予定である．その解析が進むことに2005) 85pp.

より，序論で指摘したpoetic	
 licenseについても，よ[2]	
 逢坂雄美，「中期インド・アリアン聖典の統計解析」，

り詳しい知見が得られる可能性がある．

科学研究費・特定領域研究『人文科学とコンピュータ』

	 

数量的分析計画研究班（1998 年度）シンポジウム「人

５	
 討論	
 

文科学における数量的分析（４）」，pp.31-38	
 従来の韻律解析では，基本的韻律スキームとテキ[3] 	
 Y. Ousaka and M. Yamazaki, Genealogical Classification of

ストデータの韻律スキームとのパターンマッチング

Saddharmapuñdarika Manuscripts Based on Many-Variable

により，該当する韻律名が識別される．当該古文献

Analysis, Literary and Linguistic Computing ,Vol.17, No.2の最も重要な文献の韻律識別率は、平均 70~80％で(2002) pp.193-206	
 あり,最も古いテキストではせいぜい 20％台である． [4]	  S. Fujiki and N. Fujiki, A Learning of Stochastic
従来と全く異なる新手法，判別分析とニューラルネ

Feed-Forward Neural Network, J. Phs. Jpn., 164 (1995)

ットワークを併用することにより，その識別率を大757.,	
 	 幅にアップできた．従来解析不能な韻律に対して，

	
 その解析を援用できる情報を提供する．
「歴史的背景馬場庸二，［カルバック測度を用いたエラーバックプ
ロパゲーション学習則の学習及び認識能力の評価］，と異なる地域性を反映して，標準語のサンスクリッ

平成１年度仙台電波高専専攻研究	 トから著しく異なる韻律を抽出できる」新たな手法

	 を提供する可能性がある．又この手法は半詩偈を極	
 めて効率よく，かつ正確に詩脚分割できる．この新手法で開発した解析ツールは，言語学者自身が抵抗感なく使用できるようなインターフェースを備えている．得られた解析ツールを，刊行物・インターネ
ット等で公表して，当該分野の研究のさらなる発展を期する．	
 本論文で議論された新手法は，ニューラルネット
ワークの言語解析への確かな適用成功の１例であろう．当該言語分野では，これらの手法は世界でもまだ手つかずの全く新しいものであり，かつ同族のイ
ンド・ヨーロッパ語族（ギリシャ語・アルメニア語
等）への拡張可能性も含んでいる．このことは，この手法の適用範囲の拡張にも繋がっていく可能性を示している．	
 	 謝辞	
 この研究遂行に当たって適切な助言をしていただきました仙台電波高専・藤木なほみ教授に感謝いたします．本研究は2005年度日本学術振興会・科学研究費補8