近世古記録翻刻における視覚的曖昧性の解消：SwinTransformerとBERTを統合したマルチモーダル事後補正

近世古記録の翻刻において，字形が酷似する同形異字の判別は依然として課題である．本研究では，小城藩日記を対象にSwinTransformerを用いた画像分類モデルを構築し，視覚情報のみによる認識の限界を分析した．実験の結果，正解率84.3%を達成したが，構造的曖昧性による精度の壁を確認した．この解決に向け，本稿では視覚スコアとBERTによる文脈情報および固有表現情報を統合した二段階修正モデルを提案する．なお，本稿では基礎的検討として，まず視覚と文脈の統合効果に焦点を当てた評価を行う．検証の結果，視覚情報のみでは判別困難な誤りのうち，27.27%が文脈により修正可能であることを示した．本手法は，資源が限られる地域資料のデジタル化における現実的な精度改善策を提示するものである．