近世・近代・現代日本語テキストに対する場所参照表現抽出

各時代の出来事や人間の活動が記録された歴史的テキストは，人類史や自然史をより深く理解するための史料として重要である．地理的な観点から見ると，歴史的テキストには，歴史的地名・施設名などの場所参照表現（LocationReferringExpressions;LRE）が含まれ，その場所に関連する人，物，出来事などとともに記述されていることが多い．たとえば，紀行文では筆者が訪れた場所での体験が記述され，災害記録では被災地域，被害の規模，被災者の状況などが記述される．計算機によって，こうした地理的情報の高精度な自動抽出・構造化が実現されると，「遠読」とも呼ばれる大規模な歴史的テキストの横断的分析など，人文学研究における分析作業を支援することが可能になる．本研究では，計算機による地理的テキスト解析の基本的なステップとして，歴史的日本語テキストからのLRE抽出に取り組む．例として，“名取川渡りて仙台に入る”という入力文に対しては，“名取川”および“仙台”を抽出することが目標となる．評価対象のモデルとして，本タスクにおいて高い性能が期待できるTransformer[1]言語モデルを用いた．具体的には，MaskedLanguageModel（MLM）である日本語BERT[2]モデルと，CausalLanguageModel（CLM）であるLlama-3-ELYZA-JP-8B（ELYZA）[3]について，ﬁne-tuningを実施し，評価を行った．モデルの性能評価実験には，次の4つのデータセットを使用した．我々がLREアノテーションを施した近世紀行文「おくのほそ道」および近代紀行文「突貫紀行」1），近世の災害記録からなる「みんなで翻刻データ」[4]，現代紀行文（旅行記）の「地球の歩き方旅行記」[5,6,7]である．近世・近代に加え，現代のテキストを使用する理由は2つある．(i)異なる時代のテキストに対する抽出精度の違いと，(ii)歴史的テキストに対する抽出精度向上に現代語テキストを活用することの有効性を調査するためである．日本語LRE抽出において，近世・近代・現代の3時代を横断した評価・分析を行った研究は，我々が知る限り本研究が初である．実験結果から，以下の知見が得られた．•BERT，ELYZA両モデルは，現代のテキストでは高い精度を達成したものの（最大F1値0.886），歴史的テキストでは低～中程度の精度にとどまった（最大F1値0.434–0.682）．•現代および近代テキストではELYZAがより高い精度を示し，近世テキストではBERT，ELYZAで概ね同等の精度となった．•近世のみでなく現代のラベル付きデータもﬁne-tuningに用いることで，BERT，ELYZAとも各歴史的テキストでの精度が向上した．1）アノテーションデータセットは次のURLで公開する：https://github.com/naist-nlp/historical-travelogues．.