大規模言語モデルを活用したラテン語碑文からの歴史知識抽出のためのデータモデルの検討
2026 年 36 巻 2 号 p. 206-213
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2026 年 36 巻 2 号 p. 206-213
本研究は, 古代ローマのラテン語碑文を対象に , LLMを用いた歴史知識の構造化抽出を試みたものである . 碑文研究の知見に基づき, 人物・共同体・経歴・恵与行為・関係性を記述するデータモデルを設計し , JSON形式での情報抽出を実施した . 対象はアフリカ・プロコンスラリスおよびヌミディアの12都市, 7,597件の碑文で, 二段階の構造的検証と機械的修正を経て整備された . さらに独自オントロジーに基づく RDF変換により , 総トリプル数 314,456の知識グラフとして整備した . これにより, 碑文内容の計量的な時系列分析や, 社会的身分・関係性による内容ベースの検索など, 従来のメタデータ中心のデータベースでは実現できなかった新たな可能性が開かれる.
