授業コード 20104300 単位数 2
科目名 英語研究特講（コンピュータと言語） クラス
履修期 前期授業 カリキュラム ＊下表参考
担当者 阪上　辰也 配当年次 ＊下表参考
授業の題目 言語データの分析（Text Mining）
学修の概要 この授業では、言語とコンピュータのかかわりに焦点をあて、テキストマイニングの基本について学びます。

具体的には、英語で書かれた文章を対象として、基本的な言語データの分析を行います。さらに、分析結果を数値だけでなく、グラフなども作成して発表し、言語データ分析にかかわる基本技術の習得を目指します。
学修の到達目標 1) テキストマイニングの基本的な手法がわかる
2) 言語データ分析に必要な環境設定を行える
3) 基本的な言語データ分析を独力で実施できる
授業計画 第１回 ガイダンス、テキストマイニングとは何かを理解する
第２回 テキストマイニングの準備：環境設定について理解する
第1回確認テスト
第３回 テキストマイニングの準備：言語データの収集・入手について理解する
第2回確認テスト
第４回 テキストマイニングの準備：言語データの前処理 (1) について理解する
第3回確認テスト
第５回 テキストマイニングの準備：言語データの前処理 (2) について理解する
第4回確認テスト
第６回 テキストマイニングの実践：言語データの分析 (1)　について理解する
第5回確認テスト
第７回 （オンデマンド）
テキストマイニングの実践：言語データの分析 (2) について理解する
第6回確認テスト
第８回 中間テストと前半の振り返り
第９回 テキストマイニングの実践：分析データの可視化 (1) について理解する
第7回確認テスト
第１０回 テキストマイニングの実践：分析データの可視化 (2) について理解する
第8回確認テスト
第１１回 テキストマイニングの実践：言語データの分析実習 (1) について理解する
第9回確認テスト
第１２回 テキストマイニングの実践：言語データの分析実習 (2) について理解する
第10回確認テスト
第１３回 分析結果の発表 (1): データ分析の結果発表の内容について相互に批評する
第１４回 分析結果の発表 (2): データ分析の結果発表の内容について相互に批評する
第１５回 学期全体の振り返りとまとめ
授業外学習の課題 事前学修：データ分析にかかわる資料の読解により要点を把握する（2時間）
事後学修：データ分析にかかわる PC 操作の復習と授業内容に不明点はないかを確認する（2時間）
履修上の注意事項 1) 基本的に対面で授業を実施しますが、オンデマンド回は Moodle にて実施します。
2) 学内の PC も利用できますが、できるだけ自分自身の PC を持参してください。
3) 授業冒頭で確認テストを実施しますので、遅刻すると受験できず、成績に影響が出ます。
4) Moodle や他のオンラインツールを使って授業を進める場合があります。
5) いかなる理由があろうとも、公認欠席を含め、4回を超えて欠席すると単位は認められません。（病気、交通機関の乱れ、冠婚葬祭等、一切の事情を含める）
6) 公認欠席は欠席として扱いますが、単位認定要件、または期末試験の受験要件には影響しないように配慮します。
成績評価の方法・基準 確認テスト（30％）、授業内外での課題の取組状況（10%）、中間テスト（10%）、分析結果の発表（20%）、期末試験（30％）を合計し、受講態度などを考慮して総合的に判断します。
テキスト テキストを購入する必要はありません。授業内で資料を提示・配布します。
参考文献 小林 雄一郎 (2023). 『R によるやさしいテキストアナリティクス』オーム社. ISBN: 978-4274230639
この他の資料や文献についても、授業や Moodle を通して適宜紹介します。
主な関連科目
オフィスアワー及び
質問・相談への対応		 質問に関しては、授業中・授業後に適宜対応し、フィードバックを行います。
■カリキュラム情報
所属 ナンバリングコード 適用入学年度 配当年次 身につく能力
知識・技能 思考力 判断力 表現力 協創力
人文学部英語英文学科（専攻科目） － 2014～2016 2･3･4 - - - - -
人文学部英語英文学科（英語学・英語教育学） FHEN20215 2017～2022 2･3･4 - - - - -
人文学部英語英文学科（英語学・英語教育学） FHEN20215 2023～2023 2･3･4 ○ ○ - - -
人文学部英語英文学科（英語学・英語教育学） 22300 2024～2024 2･3･4 ○ ○ - - -