Classification of regional dialects in Japanese

日语地区方言的分类

基本信息

批准号：
20K20702
负责人：
服部恒太
金额：
$ 3.33万
依托单位：
The University of Tokushima
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-07-30 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K20702/
关键词：
Dialect classification Random forest DBSCAN Machine learning Pilot study COVID-19 Interruption Japanese dialects Classification Data science Speech science

项目摘要

2021年、関西の方言を検証する際に、教師なしモデルを作成する方法として、DBSCANが有効であることを見つけた。いくつかのモデリング処理を経て、私たちは関西には3つの話者グループが存在することを明らかにした。この結果は、ドイツ・マインツで開催されたThe Seventeenth International Conference on Methods in Dialectologyで発表した。さらに、機械学習の他のアプローチでより良いモデルが作れるかどうかを検討した。具体的には、ブートストラップサンプルを用いたランダムフォレストを採用した。その結果、多くの老年の日本語話者が、居住する都道府県の話者として予測されることが明らかになった。特に、兵庫県、和歌山県、三重県、滋賀県に住んでいる人は、高い精度で予測された。一方、京都府、奈良県、大阪府に住む人は、あまり高い精度で予測されなかった。このことから、関西の中部地方に住む人々は、各都道府県に方言があると考えられているにもかかわらず、ある種の方言を共有していることが示唆された。この結果は、2022年12月に統計数理研究所共同利用研究集会「データ解析環境Rの整備と利用」で発表された。その後、関西のデータに加え、中国地方のデータも加えてモデルの構築をランダムフォレストを用いて行った。本研究の成果は、2023年5月に米国シカゴで開催されるThe 184th Meeting of the Acoustical Society of Americaで発表される予定である。

在2021年，我们发现DBSCAN有效地在检查Kansai方言时创建了无监督的模型。经过几个建模过程，我们透露了Kansai地区有三个演讲者群体。结果是在德国美因茨的第十七国际辩证法学方法会议上提出的。此外，我们研究了其他机器学习方法是否可以创建更好的模型。具体而言，采用了使用自举样品的随机森林。结果，据透露，预计许多日本老年讲话者将成为他们所居住的县的演讲者。特别是，居住在Hyogo，Wakayama，Mie和Shiga Perfectures的人们的准确性很高。另一方面，居住在京都，奈良和大阪县的人们的准确性不高。这表明，居住在坎西丘布地区的人们共享一定的方言，尽管人们相信每个县都有方言。这些结果于2022年12月在统计数学研究所的共同使用研究会议上介绍了“改进和使用数据分析环境。之后，除了来自Kansai地区的数据外，该模型还使用随机森林构建。这项研究的结果将在2023年5月在美国芝加哥的美国声学学会第184届会议上介绍。