視覚言語モデルPIXELによる漢字表記体系の分析と考察

漢字は中国や日本をはじめとする東アジア文化圏で広く用いられている文字体系であり、近年では視覚モデルの発展によりその文字形状を活用した知識転移の可能性が注目されている。本研究は漢字という文字システムに焦点を当て、中国語および日本語を対象とした異なる漢字表記に対して視覚モデルPIXELを用いた学習と、その関連タスクへの転移効果を検討することを目的とする。まず、中国語の部首、簡体字、繁体字という三種類の表記を用いて事前学習済みのPIXELモデルを追加学習する。その後、追加学習済みモデルを中国語簡体字感情分類、中国語攻撃的言語分類、日本語感情分類といった多様なタスクに適用し、性能評価を行う。これらの検証を通じて、漢字字形情報が転移学習に与える影響とその有効性を考察し、文字形状に基づく知識活用の可能性を明らかにする。