研究会B
言語×DH×フィールドワーク
Language, Digital Humanities, and Fieldwork
Spring 2025
Mon 5th
16：30 ～ 18：00
コーパス作成・分析
上記に述べた通り、今後はフィールドワークのやり方から始めて、テキストデータの作り方全般を射程に入れた研究会にしていきたい。
■選抜課題：こちらからダウンロードして、教員にメールしてください。
■内容：ここに書かれた研究会の目的を達成するために、この研究会では次の二つの作業を織り交ぜながら進めていく。
第一は、統計分析である。長期的な学習と、短期的な学習を組み合わせて理解を深めていく。まず、長期的な学習とは、統計学の基礎から応用の「理論」を（復習もかねて基礎から）丁寧に学ぶというものであり、下記のリンク先のビデオを1年間かけて視聴してもらう。一方で、短期的な学習とは、プログラミング言語でどうコードを書くのか、そして、その結果をどう読み取るべきなのか、という「実践」に関する学習である。両者の理解が深まることで、理論と実践を兼ね備えた分析力が涵養されることであろう。
第二は、コーパスの作成であり、こちらについては、二つのステップを踏む。まず、研究のモデルとして、参加者全員が、教員が取り組んでいるプロジェクトに参加してもらう。毎回、課題が出されるので、それに向き合い、地道な作業を体験してもらい、コーパス作成のノウハウを学ぶ。次に、そこで学んだ知識をもとに自分自身で何らかのテキストデータのアノテーションを体験し、独自のプロジェクトを進める。
■スケジュール：
Class 1: ガイダンス
10月6日（月）5限
■ 予習：なし
■ 授業内活動
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コースガイダンス
【目標】-
Phase 1: 生テキスト
BCCWJ to XML (Python 自然言語処理技術)
↓ Raw text to XML (Python 自然言語処理技術）
kame.txt, correspondece.xlsx -
Phase 2: アノテーション（機械）
↓ XML Editor -
Phase 3: アノテーション（人手）
↓ Keio SFC -
Phase 4: 検索
↓ 統計（リンク先のビデオ０を見てね） -
Phase 5: 統計（GLMを学ぶ）
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自己紹介（各学生の興味の紹介）
Class 2: 推測統計学の四つの重要概念（非比率尺度編）①
10月13日（月）5限（※世間では祝日だが、慶應は平日！）
■ 予習ビデオ
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第1講：テキスト（ノートあり）
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第1講：テキスト（ノートなし・前半）
■ 授業内活動
Class 3: TBA
10月20日（月）5限
■ 予習ビデオ：なし
■ 授業内活動：KeioSFCの演習
Class 4: ロジスティック回帰①
10月27日（月）5限
■ 予習ビデオ
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第2講：テキスト（ノートなし）
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第2講：テキスト（ノートあり）
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ビデオ２：あらすじ１（5分）
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ビデオ３：あらすじ２（28分）
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ビデオ４：母集団（12分）
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ビデオ５：幾何的解釈（10分）
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ビデオ６：具体的な実践（7分）
Class 5: ロジスティック回帰②
11月3日（月）5限
■ 予習ビデオ
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ビデオ１：最尤推定（9分）
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ビデオ２：最尤推定のアルゴリズム（20分）
Class 6: ロジスティック回帰③
11月10日（月）5限
■ 予習ビデオ
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ビデオ１：残差逸脱度（30分）
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ビデオ２：仮説検定（11分）
■ Rコード：ロジスティック回帰
Class 7: ロジスティック回帰④
11月17日（月）5限
■ 予習ビデオ
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ビデオ１：モデル選択（26分）
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ビデオ２：残差（8分）
※11月24日は三田祭のためお休み
Class 8／Class 9: 中間発表会
12月1日（月）5限（180分）
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期末プロジェクトの計画を発表し、フィードバックをもらう
Class 10: ポワソン回帰
12月8日（月）5限
※学内業務のためオンラインになる可能性があり
■ 予習ビデオ
■ Python発表①
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Chapter 7 (pp. 149-157)
Class 11: Python 実習１(Bag of Words)
12月15日（月）5限
■ Python発表
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Chapter 7（前半）：ファイルの解析
Units 48-50 (pp. 150-162)
担当：平林君 -
Chapter 7（後半）：ネットワーク分析
Units 51-54 (pp. 163-173)
担当：山田
Class 12: Python 実習２(アンケート分析)
12月22日（月）5限（※年内最後の授業）
■ Python発表
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Chapter 8（前半）：クロス集計表の分析・カイ二乗検定
Units 55-58 (pp. 176-188) -
Chapter 8（後半）：形態素解析からコレスポンデンス分析
Units 59-61 (pp. 189-210)
Class 13: Python 実習３(テキストの分類)
1月5日（月）5限
■ Python発表
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Chapter 10 ：クラスター分析
Units 62-68 (pp. 212-231)
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Chapter 11（前半）：類似度
Units 71-73 (pp. 242-254)
Class 14: Python実習４（Word2Vec）＆台本⇒ビデオを作る！（１）
1月16日（金）5限（振替授業！）
■ Python発表
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Chapter 11 ：Word2Vec
Units 74-75 (pp. 255-264)
■ 予習ビデオ
自分の台本に使いそうな絵を生成AIで作成してくる
■ Python発表⑤
Class 14/Class 15: 台本⇒ビデオを作る！（２）
1月19日（月）5限（※180分を予定）
■ Python発表⑥