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AIと読む
VEDA AI 読解環境
形態解析・辞書参照・校正・註釈・OCRで、読解作業を支えます。
読解環境を開く →ヴェーダ文献をAIと読む／AIに読ませる
テキスト・画像・辞書・研究文献を横断して読む
VEDA AIは、ヴェーダ文献をAIとともに読み、またAIに読ませるための研究プロジェクトです。電子テキスト、刊本画像、辞書、言語注釈、研究文献を相互に参照しながら読めます。翻訳・註釈・OCR・アクセント復元も読解の中で使えます。
VEDA AI
テキスト
画像
辞書
研究文献
読解
プロジェクト概要
ヴェーダ文献を、研究で実際に使う資料とともに読む
ヴェーダ文献を読むときには、電子テキストのほか、刊本やその画像、辞書、文法情報、研究文献を何度も参照します。VEDA AIはそれらを結びつけ、必要なところでAIを使えるようにします。
人間の読解を補助する機能と、AIが文献を自律的に解析する機能の両方を扱います。
研究
ヴェーダ文献を読むためのAI
研究の方向性
テキスト ↔ 画像 ↔ 辞書 ↔ 研究文献
刊本・画像↔機械可読テキスト↔言語分析↔知識
VEDA AI とヴェーダ研究資源
VEDA AIと公開研究資源
成果
関連する主要成果
2026
Transfer Between Accent Notations in Vedic OCR: Learning Visual Conventions from Parallel Text
OCR · アクセント復元
An End-to-End Workflow for OCR, Accent Restoration, and Translation of Vedic Sanskrit
Digital Humanities 2026: Book of Abstracts、pp. 111–112。DOI 10.5281/zenodo.21495909。
OCR · アクセント復元 · 翻訳
Quantifying Text Reuse Across Three Kṛṣṇa Yajurveda Recensions: Using Multi-Algorithm Computational Collation
Proceedings of the 6th International Conference on Natural Language Processing for the Digital Humanities、pp. 41–49。DOI 10.18653/v1/2026.nlp4dh-1.5。
テキスト再利用 · 校合
Aligned Parallel Corpus of the Vedic Saṁhitās for Machine Translation
コーパス · 翻訳
2025
Automatic Accent Restoration in Vedic Sanskrit with Neural Language Models
アクセント復元
Improving Classical Language Machine Translation using Supervised Fine-Tuning with Philological Commentary
翻訳
Vedic Sanskrit OCR as a Bridge between Text and Image Platforms
Digital Humanities 2025: Book of Abstracts。DOI 10.5281/zenodo.19494802。
OCR
Towards Accent-Aware Vedic Sanskrit Optical Character Recognition Based on Transformer Models
OCR · アクセント復元
大規模言語モデルを用いたサンスクリット辞書の横断的意味探索と意味提示
言語処理学会第31回年次大会 発表論文集 pp. 576–581。
辞書検索
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更新
お知らせ
プロジェクト代表者
研究費
採択研究課題
現在の研究課題
JST BOOST
JPMJBY25D3
古典文献読解のための翻訳・註釈生成モデルの構築
新しいタブで開くヴェーダ語を対象に、機械翻訳と、研究書などを根拠として示す註釈生成を進めます。専門家の確認を取り込む仕組みも整えます。
JSPS KAKENHI
25K21518
マルチリンガル・マルチモーダル機械学習モデルによるヴェーダ文献の対応関係の解明
新しいタブで開く若手研究（2025年4月–2030年3月）。OCRと多言語の手法で、電子テキストと刊本画像、一次文献と二次文献を対応付けます。
JSPS KAKENHI
26H01258
言語モデルを活用した史資料の固有要素解析と文献間関係推定の方法論構築
新しいタブで開く学術変革領域研究（公募研究、2026年4月–2028年3月）。史資料に固有の要素を抽出・分析し、文献間の関係を推定する方法を作ります。