授業テーマ
Course
Theme
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授業概要
Course
Outline
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コンピュータを用いて談話・テキストを探索する「テキストマイニング」における様々な分析法を学び、実際に基礎的な分析を行う。日本語と英語それぞれの言語の分析法を学び、両言語ともに分析できるようにする。具体的には、語句の出現頻度とワードクラウド作成、Nグラムと相関、センチメント（意見・感情）分析を主に扱い、履修者の必要性と希望に応じてクラスター分析とトピックモデリングを含める。また分析ツールとしてフリーソフトの「R（アール）」を用いるため、テキストマイニングに必要な範囲で、初歩的なコーディングやデータ操作およびウェブからのデータ取得方法についても学ぶ。
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学生が授業内で
PCを使用する科目
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実務経験のある
教員による科目
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実務経験との関連
（経験ありの場合のみ）
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英語で授業を行う科目
Whether this class will be
conducted all in English (yes/no)
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課題解決型学習を取り入れている科目
Problem-solving learning method
is used in class (yes/no)
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討議（ディスカッション、ディベート）を取り入れている科目
There are discussions/debates
in class (yes/no)
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グループワークを取り入れている科目
There are group works in class
(yes/no)
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発表（プレゼンテーション）を取り入れている科目
There are presentations in class
(yes/no)
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フィールドワーク、実習、実験、実技を取り入れている科目
There are
fieldworks/training/experiments/
practices in class (yes/no)
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到達目標
Aim/goal
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学年終了時の到達目標は次の通り（履修前は以下の意味がわからなくてもかまわない）
・Rを用いていろいろなタイプのデータを扱い、また初歩的なコーディングをおこなうことができる
・R MeCabを用いて日本語テキストの形態素分析ができる
・日英両言語をデータとして（以下同様）、文章や談話中の単語の出現頻度の算出とワードクラウド作成ができる
・Nグラム・バイグラムの分析と可視化ができ、単語間の相関が調べられる
・センチメント辞書を使ったセンチメント（意見・感情）分析ができる
・以上の各技法を応用して、自分の選んだトピックについて簡単なリサーチをおこない、その結果について考察・発表ができる
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授業計画
Course Plan
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第1回
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（履修者の専攻言語等により授業計画を変更することがあるので、初回授業に出席できない場合はあらかじめ担当教員にメール等で連絡すること）
テキストマイニングとは
テキストマイニングを用いた研究例
RとR Studioの導入〜四則演算・ベクトル
MeCabの導入〜形態素分析
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第2回
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教科書 第３章「R Studio速習」（データ形式・データ操作・主な関数）
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第3回
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教科書 第３章「R Studio速習」実践演習
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第4回
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教科書 第３章 まとめと復習
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第5回
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教科書 第４章「文字処理と正規表現」（stringrパッケージ・tmパッケージ・単語文書行列）
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第6回
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教科書 第４章「文字処理と正規表現」実践演習
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第7回
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教科書 第４章 まとめと復習
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第8回
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教科書 第５章「R MeCabによるテキスト解析」（頻度表・TDM・Nグラム）
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第9回
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教科書 第５章「R MeCabによるテキスト解析」実践演習
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第10回
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教科書 第５章 まとめと復習
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第11回
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教科書 第６章「口コミのテキストマイニング」（ウェブスクレイピング・ネットワークグラフ）
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第12回
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教科書 第６章「口コミのテキストマイニング」実践演習
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第13回
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教科書 第６章 まとめと復習
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授業以外の学修
What Students
are expected
to do
outside of the class
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教科書の範囲を予習し、自分でコードを入力したり実行したりして、わからない部分を明確にする。一つの分析法を一通り学んだら、自分の選んだテキストにその分析法を用いてみる。
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評価方法
Evaluation
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毎回の授業における授業内課題・次回までの課題
自分で選んだトピックに基づく課題
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課題（試験やレポート等）に対する
フィードバックの方法
Feedback methods on assignments
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履修前提要件
Prerequisites
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テキストマイニングについて予備知識はまったく必要ありません。ただし言語の分析に最低限必要な初歩のコーディング（プログラミング）と統計の概念についても学ぶので、あらかじめ心得ておいてください。
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関連する
ディプロマポリシー
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使用テキスト
Textbook
to be used,
if any
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番号
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著者
Author
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書名
Title
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出版社
Publisher
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ISBN
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定価
Price
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備考
Remarks
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1.
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石田基広
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『Rによるテキストマイニング入門（第２版）』
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森北出版株式会社
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978-4-627-84842-9
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2600
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2.
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小林雄一郎
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『Rによる英文テキスト解析』
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東洋大学社会学部
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無料
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販売なし（オンライン教材）
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必ず読まなければならない本や文献（購入する必要はないが、図書館等で参照を要するテキスト）Required books or materials (No purchase necessary, but students need to refer to them at places like libraries.)
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読むことを推奨する本や文献（購入する必要はないが、図書館等で参照を要するテキスト）Recommended books or materials, if any. (No purchase nesessary, but students need to refer to them at places like libraries.)
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番号
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著者
Author
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書名
Title
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出版社
Publisher
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ISBN
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定価
Price
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備考
Remarks
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1.
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Garrett Grolemund著（大橋真也監訳）
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『R StudioではじめるRプログラミング入門』
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オライリー・ジャパン
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978-4-87311-715-7
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2860円
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電子書籍2288円
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2.
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石田基広他
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『Rによるスクレイピング入門』
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シーアンドアール研究所
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978-4863542167
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3542円
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電子書籍3188円
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3.
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Julia Silge他著（大橋真也監訳）
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『Rによるテキストマイニング』
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オライリー・ジャパン
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978-4-87311-830-7
|
3300円
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電子書籍2640円
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テキストに
関する
連絡事項
Remarks
concerning
the text book,
if any
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更新日付
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2025-01-08 20:17:23.65
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