[4O2-OS-29a] OS-29

[4O2-OS-29a-02] Construction of a Deep Learning-Based Model for Medieval Arabic Translator Attribution

A Case Study of the Medical Curriculum Alexandrian Compendium

〇Hiroaki SAWA¹, Yuzuki TSUKAGOSHI², Ikki OHMUKAI² (1. Graduate School of Arts and Sciences, Univ. of Tokyo, 2. Graduate School of Humanities and Sociology, Univ. of Tokyo)

Keywords:Multilingual Text Analysis, Application of AI in intellectual, historical and literary research.

『アレクサンドリア集成』は、古代ローマの医学者ガレノスの著作16点を、アレクサンドリアで医学教育のために選抜・翻案したテキスト群である。従来、『集成』は9世紀アッバース朝時代の翻訳活動で活躍したフナイン・イブン・イスハークによる翻訳と見なされてきたが、フナイン自身が作成した翻訳書リストに含まれておらず、実際の翻訳者をめぐり長年にわたり議論が続いている。本研究では、『アレクサンドリア集成』のアラビア語翻訳者を特定するためのモデルを構築した。KITABプロジェクトに掲載されているフナインおよび同時代の複数の翻訳者による翻訳テキストを基に学習データを作成し、翻訳者の分類を試みた。学習データのラベルにはフナインを含む3名の翻訳者と、その他の翻訳者を設定した。モデルの検証結果では、翻訳者が既知の文献について、フナインによる翻訳を最大82.5%の確率で判定した。『集成』のテキストについては、85.6%の確率でフナイン以外の翻訳者による翻訳であると推定された。本結果は、従来の翻訳者帰属に疑問を投げかけるものであり、従来の初期イスラーム医学におけるギリシア医学受容の様相を再考する必要を示している。