Dracor (Drama Corpora Project)

🚀 DraCorを使用した歴史劇のキャラクターIDタグ付け問題分析タスクガイド

本プロジェクトの主な目標は、DraCorデータベースを用いて歴史劇本を分析し、キャラクターIDタグ付けに潜在するエラーを検出・修正することです。具体的には、DraCorデータベースから一部の劇本を選択し、キャラクター関係や全文構造を総合的に分析し、キャラクターIDタグ付けに存在する様々な問題を発見します。

🚀 クイックスタート

✨ 主な機能

• DraCorデータベースを用いた歴史劇本の分析
• キャラクターIDタグ付けの潜在的なエラーの検出と修正
• 詳細な問題報告の作成

📦 インストール

• Pythonバージョン：Python 3.10以上を推奨します。
• 依存関係のインストール：Model Context Protocol Python SDKを含む必要なライブラリをインストールします。

💻 使用例

基本的な使用法

以下は、DraCor APIを使用してデータを抽出する基本的な手順です。

# 全ての劇本リストを取得
import requests

corpora_url = "https://dracor.org/api/corpora"
response = requests.get(corpora_url)
corpora = response.json()

# 特定の劇本を選択
corpus_name = "your_corpus_name"
plays_url = f"https://dracor.org/api/plays/{corpus_name}"
response = requests.get(plays_url)
plays = response.json()

# キャラクター情報を抽出
play_name = "your_play_name"
characters_url = f"https://dracor.org/api/characters/{corpus_name}/{play_name}"
response = requests.get(characters_url)
characters = response.json()

# 全文を抽出
full_text_url = f"https://dracor.org/api/full_text/{corpus_name}/{play_name}"
response = requests.get(full_text_url)
full_text = response.text

📚 ドキュメント

分析ステップ

1. 劇本の選択：DraCorデータベースから特定の劇本を選択します。
2. キャラクター関係の分析：劇本内の各キャラクター間の相互作用と関係を詳細に調査し、各キャラクターが一意のIDタグ付けを持っていることを確認します。
3. 全文構造の分析：劇本の全文を構造化分析し、劇情や演劇シーンなどを含み、キャラクター名の多様性や歴史的な綴りのバリエーションに注意します。
4. キャラクターIDタグ付けの問題検出：
   • キャラクター名の綴りの違いを確認します。
   • キャラクター名の混同や重複がないことを確認します。
   • 歴史的な綴りのバリエーション（historical spelling variants）が存在するかどうかを確認します。
   • 舞台指示（stage directions）内のキャラクターIDが他の部分と一致しているかどうかを確認します。

戦略レポートの構造

見つかった問題に基づいて、以下の情報を表形式で整理した詳細なレポートを作成する必要があります。

項目の設定と実行

1. プロジェクトディレクトリ構造の初期化：
   • プロジェクト関連のファイルとデータを保存するための新しいフォルダを作成します。
2. 設定ファイルの構成：
   • settings.pyファイルを作成して編集し、DraCor APIのベースURL、RATE_LIMITなどのパラメータを定義します。
3. MCPスクリプトの作成：
   • Model Context Protocolを使用して、劇本の選択、データの抽出、エラーの検出などの機能を実装するスクリプトを作成します。
4. 分析の実行とレポートの生成：
   • スクリプトを起動し、劇本の分析と問題レポートの生成を自動的に行います。

レポートの生成

分析が完了すると、スクリプトは自動的に問題の要約と修正提案を含むPDFまたはExcelファイルを生成します。

🔧 技術詳細

データの正確性と完全性の確保

分析全体を通じて、以下の点に特に注意する必要があります。

1. データソースの信頼性：使用するDraCorデータベースが最新で信頼できるものであることを確認します。
2. データのクリーニング：深い分析を行う前に、抽出したデータを初期的にクリーニングし、明らかなエラーや関係のない情報を削除または修正します。
3. 多角的な検証：異なるソースの情報を相互に照合するか、複数の方法で相互に検証することで、分析結果の正確性を向上させます。

📄 ライセンス

本プロジェクトに関するライセンス情報は提供されていません。

付録

参考文献

• DraCorデータベースの公式ドキュメント
• Model Context Protocol SDKの使用マニュアル
• 関連する学術論文または研究レポート

連絡先

何か質問や提案がある場合は、プロジェクトマネージャーに連絡してください：[連絡先情報]

⚠️ 重要な注意事項 本分析ガイドは、具体的な劇本の内容とデータ構造に応じて適宜調整する必要があります。