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 - - -