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英語コーパス演習２

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科目名 英語コーパス演習２
教員名 塚本聡
単位数    1 学年    3 開講区分 文理学部
科目群 英文学科
学期 後期 履修区分 選択必修
授業概要 コンピュータを利用した言語研究、計量言語学の方法論を実習する。
授業のねらい・到達目標 現在、キーワードは２つのC（Corpus & Collocation）といわるように、多くの辞典では、コーパス利用が謳われている。また、インターネット上には、そのページ自身を含めて電子化された文字データが多数存在している。これらのデータを利用し、以下の点を実習する。
電子データであるコーパスやデータを活用することができる。
コーパス言語学の特徴やその分析手法を実践することができる。
客観的な分析の基礎となる計量分析について実践することができる。

この科目は文理学部（学士（文学））のディプロマポリシーDP2,DP4,DP5,DP6及びカリキュラムポリシーCP7,CP9に対応しています。
授業の方法 PCを利用した演習・実習形式。各段階ごとにレポート課題が課される。
本授業の事前・後学習は、合わせて１時間の学習を目安とします。
履修条件 コンピュータ・情報リテラシーを履修し、文理学部のコンピュータ使用アカウントを有すること。
授業計画
1 導入：コーパス言語学、とりわけ統計処理や計量言語学で明らかにできることを理解する。

【事前学習】英語コーパス演習１で行ったソフトウェアの使用方法を確認しておくこと。

【事後学習】計量言語学の活用可能な分野を調べ説くこと。
2 文章の計量において可能な計測方法を理解する。

【事前学習】単語リスト・コンコーダンスの利用方法を確認しておくこと。

【事後学習】実例に即した計量を行っておくこと。
3 検索したデータを分析する：χ2乗検定、確率分布、期待値、帰無仮説について理解する。

【事前学習】検定に必要なデータを算出しておくこと。

【事後学習】χ2乗検定を多数の実例で実践しておくこと。
4 検索したデータを分析する：1次元データのχ2乗検定

【事前学習】検定に必要な確率分布、期待値について確認しておくこと。

【事後学習】実際の言語データを利用し、χ2乗検定を行っておくこと。
5 検索したデータを分析する：2次元データのχ2乗検定

【事前学習】χ2乗検定を理解しておくこと。

【事後学習】実際の言語データを利用し、χ2乗検定を行っておくこと。
6 残差の計算・表示を理解する。

【事前学習】帰無仮説が棄却される場合の意味を理解しておくこと。

【事後学習】実際の言語データを利用し、残差を計算、表示しておくこと。
7 χ２乗検定の応用を言語研究に利用する。

【事前学習】χ2乗検定を理解しておくこと。

【事後学習】多様な方法で統計処理を言語研究に取り入れることを行っておくこと。
8 統計処理を利用した単語長の比較を行う。

【事前学習】単語リストの作成、Excelを利用した集計について復習しておくこと。

【事後学習】単語長の比較からテキストの特徴づけを実践しておくこと。
9 統計処理を利用した高頻度語の比較を行う。

【事前学習】単語リストの作成、Excelを利用した集計について復習しておくこと。

【事後学習】高頻度語の比較から客観的なテキスト比較を実践しておくこと。
10 大規模コーパスを利用した単語長・高頻度語の比較をおこなう。

【事前学習】単語リストの作成、Excelを利用した集計について復習しておくこと。

【事後学習】レジスターの観点から言語の特徴を調査しておくこと。
11 オンラインコーパスを活用する。

【事前学習】コーパスデザインを確認しておくこと。

【事後学習】オンラインコーパスを利用し、複数の言語項目について調査しておくこと。
12 辞典の説明の妥当性を検証する。

【事前学習】辞典に記載の語義、語法を確認しておくこと。

【事後学習】複数の辞書記述の妥当性を確認しておくこと。
13 統計ソフトRを使用した言語処理を学ぶ。

【事前学習】統計ソフトRについて調査しておくこと。

【事後学習】Excelでの処理との相違を確認しておくこと。
14 統計ソフトRを使用した多変量解析を学ぶ。

【事前学習】統計ソフトRの使用方法を確認しておくこと。

【事後学習】多変量解析を実例に当てはめ調査しておくこと。
15 計量言語学、および統計処理の必要性についてのまとめ。

【事前学習】当該授業で行った統計処理の方法について確認しておくこと。

【事後学習】統計処理を行ったコーパスによる言語研究を行っておくこと。
その他
教科書 齊藤俊雄　他 『改訂新版　英語コーパス言語学－基礎と実践』 研究社 2005年
参考書 石川　慎一郎 『ベーシックコーパス言語学』 ひつじ書房 2012年
成績評価の方法及び基準 レポート(70%)、授業参画度(30%)
授業参画度は、指名時の発表、ディスカッション等により評価します。
レポートは、授業時6～8回の課題レポート及び期末のレポートにより評価します。
オフィスアワー 月・火　12：20～13：00　研究室

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