ゲーム内テキスト抽出におけるOCRの性能評価

これまで，言語資源として紙媒体や音声媒体を対象としたコーパスは数多く作成されてきたが，ゲームを対象としたものはあまり見られていない．その理由の一つとして，ゲーム内テキストを文字起こしする作業に多大な手間がかかる点が挙げられる．しかし，ゲーム内テキストは言語学的研究，ゲームデザイン研究，翻訳研究など，幅広い分野において重要な資料として活用できる可能性があり，そのテキストを効率的に抽出できる手法が求められている．本研究では，ゲーム内テキスト，特にキャラクターのセリフを効率的に構造化し，文字起こしする方法について報告する．具体的には，筆者が構築中の『日本語ゲームコーパス（JGC）』に含まれる4つのゲームを対象とし，GoogleCloudVisionを用いたOCRの認識結果について，テキストのレイアウトと解像度という2つの観点から精度を比較する．さらに，OCRによる誤認識のパターンを分析し，それを通じてゲームコーパス構築における困難点と課題を明らかにする．