言語表現ジャンルに応じたAIテキストマイニング手法の活用―書き言葉と話し言葉の特徴抽出を中心にー

doi:10.6205/jpllat.202206_(51).0004

淡江大學機構典藏 > 外國語文學院 > 日本語文學系暨研究所 > 期刊論文 > Item 987654321/123087

jsp.display-item.identifier=請使用永久網址來引用或連結此文件: https://tkuir.lib.tku.edu.tw/dspace/handle/987654321/123087

题名:	言語表現ジャンルに応じたAIテキストマイニング手法の活用―書き言葉と話し言葉の特徴抽出を中心にー
作者:	落合由治
关键词:	ジャンル;AIテキストマイニング;文章;談話;特徵抽出;文本體裁;AI文詞探勘;書面語言;自然話語;特徵提取;genres;AI text mining;written language;nature discourse;extraction of features
日期:	2022-06-30
上传时间:	2023-04-28 16:53:19 (UTC+8)
出版者:	台灣日本語文學會
摘要:	本論文では、言語の質的分析の中でも、従来のように一般的傾向を抽出する量的手法を基礎としたデータマイニング的方向ではなく、作品の読解．理解について新しい観点や特徴を見いだすための言語作品の個別的特性を取り出す方向で、文章ジャンルとの関係でAIテキストマイニング結果にどのような特徴抽出に差異が生じるのかを考察していきたい。今まで文学と論説のジャンルを主として考察をおこなってきたが、今回はさらに範囲を広げ、書き言葉では人文社会系の哲学．思想、宗教、歴史、心理、社会、教育の文献、話し言葉では自然談話を取り上げる。その結果、話し手の思いを述べる文章である書き言葉の人文社会系論文は、多次元尺度構成法で内容の重要点がかなり正確に抽出できるが、共起ネットワークではキーワード以外は見出しにくい。新聞社説のような論説、小説と比べると、多次元尺度構成法では論説と論文は似ているが、共起ネットワークでは論文は小説に似ている。また談話資料の場合と比べると、テキストマイニングの二つの方法談話内容の重要キーワードをそれぞれ抽出できるが、細部の内容までは推測できない。しかし、要素の分布の相違で会話の充実度が推測できる可能性がある。談話の場合は文章とは異なった傾向があり、書き言葉と話し言葉の質的差異について、テキストマイニングを基準にして、今後、考察していける可能性があると言えよう。
關聯:	台灣日本語文學報 (51), p.77-102
DOI:	10.6205/jpllat.202206_(51).0004
显示于类别:	[日本語文學系暨研究所 ] 期刊論文

文件中的档案:

档案	描述	大小	格式	浏览次数
index.html		0Kb	HTML	34	检视/开启

在機構典藏中所有的数据项都受到原著作权保护.

TAIR相关文章

数据加载中.....