[C11] 画像とメタデータの類似性に基づく歴史資料探索システムの構築

抄録

デジタルアーカイブには、公開されている資料数が膨大なものがあり、ユーザの興味のある資料を発見することが困難な場合がある。本研究では、公開されている資料を大まかに把握可能にし、興味のある資料の探索を支援することを目的とする。目的を達成するために、資料の画像とメタデータのそれぞれの類似性に基づいて一覧で表示するシステムを構築する。本システムでは、深層学習モデルの一つであるVision Transformerを用いて画像から特徴量を抽出する。そして、主にデータの可視化に用いられるニューラルネットの一つである自己組織化マップで学習を行い、類似する資料が近接するようにタイル状に可視化する。また、タイトルなどのメタデータの類似度を算出し、内容が類似する資料が近接するように並び替え可能にすることで、関連する資料の探索も支援する。