[[東京外大2016]]

*Japan Studies 2:日本語コーパスの活用
-秋学期・木曜4限
-ogiso@ogiso.net ←@を@に直してください

----

-[[コーパス検索アプリケーション「中納言」 https://chunagon.ninjal.ac.jp/>https://chunagon.ninjal.ac.jp/]]


**アクティブラーニングについて
-次のイベントのうちいずれか2つ以上に参加して報告すること
--11/2 [[語学研究所定例研究会(小木曽)>http://www.tufs.ac.jp/event/general/post_819.html]]
--12/3 [[第一回 学習者コーパスワークショップ ―学習者コーパス(I-JAS)を利用するために―>http://www.ninjal.ac.jp/event/specialists/project-meeting/m-2016/20161203-sympo/]]
--12/9 [[じんもんこん2016特別講演「言語研究と言語資源」>http://jinmoncom.jp/sympo2016/program.html]]
--2017/2/10 [[NINJALチュートリアル「『日本語歴史コーパス』活用入門 ―「中納言」による検索と集計―」>https://www.ninjal.ac.jp/event/specialists/tutorial/ninjal-t021/]]
--2017/3/6-11 [[国語研・言語資源活用週間>http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2016.html]]のイベント(いずれか一日参加で1と数える)

(今後、これ以外のイベントも紹介します)

**レポートについて
-BCCWJとこの授業で紹介した手法を活用した日本語研究
-〆切:1月26日(木)
-枚数:A4用紙で4枚以上~20枚以下
-メールで提出

***残り
-1/19

**2017/01/19 質問・レポート課題の調査(II)

-レポート作成を念頭に、コーパスを使い検索結果を活用することに関する質問に答えます。
-ミニコーパスの作成に関する質問にもお答えします。
-レポート課題のための調査を進めつつ積極的に質問してください。


**2017/01/12 質問・レポート課題の調査(I)

-レポート作成を念頭に、コーパスを使い検索結果を活用することに関する質問に答えます。
-レポート課題のための調査を進めつつ積極的に質問してください。

(コーパスを作ることに関する質問は次回対応します。)


**2017/01/05 ミニコーパスを作る

***前回補足(ひまわりによる既存のデータの活用)
-ひまわり用データ
--[[近代雑誌のコーパス>http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/cmj/]](現在ではCHJに包含)
--青空文庫 [[ひまわり用「青空文庫」パッケージ>http://www2.ninjal.ac.jp/lrc/index.php?%C1%B4%CA%B8%B8%A1%BA%F7%A5%B7%A5%B9%A5%C6%A5%E0%A1%D8%A4%D2%A4%DE%A4%EF%A4%EA%A1%D9%2F%A5%C0%A5%A6%A5%F3%A5%ED%A1%BC%A5%C9%2F%A1%D8%C0%C4%B6%F5%CA%B8%B8%CB%A1%D9%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8]]
--[[「国会会議録」パッケージ>http://www2.ninjal.ac.jp/lrc/index.php?%C1%B4%CA%B8%B8%A1%BA%F7%A5%B7%A5%B9%A5%C6%A5%E0%A1%D8%A4%D2%A4%DE%A4%EF%A4%EA%A1%D9%2F%A5%C0%A5%A6%A5%F3%A5%ED%A1%BC%A5%C9%2F%A1%D8%B9%F1%B2%F1%B2%F1%B5%C4%CF%BF%A1%D9%A5%D1%A5%C3%A5%B1%A1%BC%A5%B8]]


-インポート機能で自動生成したXMLを修正する
--属性の付与
--設定ファイルの修正
--再インデックス


***形態素解析の利用
 
インストールと利用のデモ
-MeCab http://taku910.github.io/mecab/
-UniDic https://ja.osdn.net/projects/unidic/
-[[Web茶まめ>http://chamame.ninjal.ac.jp/]]

#amazon(4254516029);

#clear

***テキストの性質に関する古典的な指標とその出し方
-語種比率
-TTR (Type Token Ratio)延べ異なり比
-名詞率
-MVR (Modifier / Verb Ratio)
--[[樺島忠夫, 寿岳章子『文体の科学』1965年>http://iss.ndl.go.jp/books/R100000039-I000811523-00]]
-平均文長

***形態素解析結果を利用するツール

-CaboCha (文節係り受け解析) https://taku910.github.io/cabocha/
-ChaKi.net (コーパス管理ツール)https://ja.osdn.net/projects/chaki/

-デモ

***テキスト処理のレベルとツール
|~処理|形態素解析(短単位)→|(長単位解析)→|文節係り受け解析→|解析結果の管理・利用|h
|~BCCWJの場合|MeCab(解析器)+UniDic(辞書)→|Comainu→|→|(大納言→)中納言|
|~一般向けツール|MeCabなど(解析器)+UniDicなど(辞書)&br;Web茶まめ→|(Comainu)→|(CaboCha)→|Chaki.net|


**2016/12/22 演習発表Ⅶ

-宿題
--ミニコーパスの素材を用意する

***自分用のミニコーパスを作る
(テキストデータは別途用意するのを前提として)

-日本語コーパスのタグ付けのレベル
|~テキストのレベル|ツール|必要な技術|h
|~プレーンテキスト|テキストエディタ|grepと正規表現|
|~構造化テキスト|ひまわり→ Excel|XML・マークアップの基礎,ピボットテーブル|
|~形態素解析済みテキスト|UniDic+MeCab→中納言・ChaKi|形態素解析の知識,ChaKiの使い方|

+プレーンテキスト:テキストエディタ(grepと正規表現) →今回
+構造化テキスト(旧「太陽コーパス」など):XMLと「ひまわり」  →今回
+形態素解析済みテキスト(BCCWJ,CHJなど):「中納言」相当←自分で作るには、Web茶まめ・ChaKi.net


**プレーンテキストのミニコーパス

***テキストエディタと正規表現

-初心者におすすめの正規表現に対応したテキストエディタ(フリー)
--Windows: Sakura Editor
---http://sakura-editor.sourceforge.net/
--Mac: Mi
---http://www.mimikaki.net/

***授業用サクラエディタのダウンロード
(正規表現ライブラリ同梱)
-[[sakura2.zip>https://dl.dropboxusercontent.com/u/134600/sakura2.zip]]

サンプルテキスト
-[[soseki2.zip>https://dl.dropboxusercontent.com/u/134600/soseki2.zip]]

***正規表現

-''正規表現'' [[>用語>http://e-words.jp/w/E6ADA3E8A68FE8A1A8E78FBE.html]]
--文字を表すための特殊な文字(メタ文字)を使って文字列のパターンを表現する
--エディタでは置換・検索・grepで利用できる (エディタ以外にもさまざまなアプリケ-ションやコンピュータ言語で利用されている)
--特殊な文字(メタ文字)はすべて半角
//--特殊な文字そのものを表す場合には\でエスケープする(特殊な意味を打ち消す) 例:1\+2

-[[授業資料/正規表現]]

***正規表現に関する参考資料 [#w86de08b]
-サクラエディタの正規表現:http://sakura-editor.sourceforge.net/htmlhelp/HLP000089.html
-正規表現に関する本 [[amazonで検索>http://www.amazon.co.jp/s/ref=nb_ss_gw?__mk_ja_JP=%83J%83%5E%83J%83i&url=search-alias%3Daps&field-keywords=%90%B3%8BK%95%5C%8C%BB&Go.x=0&Go.y=0&Go=Go]]

#amazon(4873114500)
#amazon(4873113598)
#clear


**構造化テキストのミニコーパス

***XMLとひまわり
-[[XML>https://ja.wikipedia.org/wiki/Extensible_Markup_Language]]
--独自のタグが定義できる汎用のマークアップ言語
--多くのコーパスがXMLで記述されている。
---「現代日本語書き言葉均衡コーパス」(BCCWJ)も「日本語歴史コーパス」もソースはXML cf.[[BCCWJのタグセット>http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/bccwj/XML.html]]

***ひまわり
-[[全文検索システム「ひまわり」>http://www2.ninjal.ac.jp/lrc/index.php?%C1%B4%CA%B8%B8%A1%BA%F7%A5%B7%A5%B9%A5%C6%A5%E0%A1%D8%A4%D2%A4%DE%A4%EF%A4%EA%A1%D9]]
-ただのテキストファイル(プレーンテキスト)ではなく、XML形式にして、インデックスを付けた専用のデータを利用
-基本的に文字列検索のみ(携帯論情報付きデータの検索にはあまり向かない)
***全文検索システム「ひまわり」について
-[[ひまわり のダウンロードページ>http://www2.ninjal.ac.jp/lrc/index.php?%C1%B4%CA%B8%B8%A1%BA%F7%A5%B7%A5%B9%A5%C6%A5%E0%A1%D8%A4%D2%A4%DE%A4%EF%A4%EA%A1%D9]]

***テキストデータを「ひまわり」で利用できるようにする
-[[XMLファイルを自分で作る>http://www2.ninjal.ac.jp/lrc/index.php?%C1%B4%CA%B8%B8%A1%BA%F7%A5%B7%A5%B9%A5%C6%A5%E0%A1%D8%A4%D2%A4%DE%A4%EF%A4%EA%A1%D9%2F%B4%CA%C3%B1%A4%CA%B8%A1%BA%F7%CD%D1%A5%C7%A1%BC%A5%BF%A4%CE%BA%EE%C0%AE%CA%FD%CB%A1]]
-[[インポート機能をつかって簡単に作る>http://www2.ninjal.ac.jp/lrc/index.php?%C1%B4%CA%B8%B8%A1%BA%F7%A5%B7%A5%B9%A5%C6%A5%E0%A1%D8%A4%D2%A4%DE%A4%EF%A4%EA%A1%D9%2F%B4%CA%C3%B1%A4%CA%B8%A1%BA%F7%CD%D1%A5%C7%A1%BC%A5%BF%A4%CE%BA%EE%C0%AE%CA%FD%CB%A12]]


**2016/12/15 演習発表Ⅵ
-発表2件

(ミニコーパス作成に向けて)
-[[Web茶まめ>http://chamame.ninjal.ac.jp/]]
-語種比率
-延べ語数異なり語数比率
--Type Token Raio
--ピボットテーブルでの計算

**2016/12/08 演習発表Ⅴ

-[[ジップ(Zipf)の法則>https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%B8%E3%83%83%E3%83%97%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87]]
--順位×頻度≒定数

-特徴語抽出
--対数尤度比 Log Likelihood Ratio
--Excel用の関数(VBA)
 Public Function LogLikelihood(ByVal target As Long, comparison As Long, targetTotal As Long, comparisonTotal As Long) As Variant
     a = target
     b = comparison
     c = targetTotal - a
     d = comparisonTotal - b
        
     If a = 0 Then aloga = 0 Else aloga = a * Log(a)
     If b = 0 Then blogb = 0 Else blogb = b * Log(b)
     
     LogLikelihood = 2 * (aloga + blogb + c * Log(c) + d * Log(d) - (a + b) * Log(a + b) - (a + c) * Log(a + c) - (b + d) * Log(b + d) - (c + d) * Log(c + d) + (a + b + c + d) * Log(a + b + c + d))
     
     If target / targetTotal < comparison / comparisonTotal Then LogLikelihood = LogLikelihood * (-1)
    
 End Function

-[[ダウンロード LLR.xlsm>http://www.ogiso.net/wiki/index.php?plugin=attach&pcmd=open&file=LLR.xlsm&refer=%C5%EC%B5%FE%B3%B0%C2%E72016%2FJapanStudies2]]

--cf.[[『現代日本語書き言葉均衡コーパス』語彙表>http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/bccwj/freq-list.html]]


**2016/12/01 演習発表Ⅳ

***vlookup関数
自分で作ったミニデータベースを検索して値を取り出すようなことができる関数

-[[授業資料/vlookup関数]]

***コロケーション強度
単に頻度をみるのではなく、2つの語が本当に共起しやすいのかを図る指標


-[[授業資料/コロケーション強度]]


**2016/11/24 (休み)外語祭


**2016/11/17 演習発表Ⅲ

(アルバイト募集)
-[[じんもんこん2016>http://jinmoncom.jp/sympo2016/]] 受付・会場係等
--12/9(金)午後、10(土)、11(日)
--時給1000円、交通費・弁当支給


(前回補足コメント)
-BCCWJデータの年代の偏りについて
--「語数について」ピボット集計
--経年変化はレジスターを限定しないとできない。
--初出探しに使うことはほぼできない。


***クロス集計表からのコレスポンデンス分析
-「やはり」「やっぱり」「やっぱ」とレジスター

 yahari<-matrix(c(
 1,2,0,9,4,0,
 20,12,1,30,23,0,
 31,54,13,17,31,2
 )
 ,3,6,byrow = T)
 colnames(yahari)<-c("雑誌","書籍","新聞","ブログ","知恵袋","白書")
 rownames(yahari)<-c("ヤッパ","ヤッパリ","ヤハリ")
 
 #MASSパッケージを読み込む 
 library(MASS)
 (yahari.ca<-corresp(yahari,nf=3))
 biplot(yahari.ca)
 
 #固有値
 固有値<-yahari.ca$cor^2 
 round(固有値,3)
 #累積寄与率
 round(100*固有値/sum(固有値),2)


参考リンク:[[Rと対応分析>https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/26/26.html]]

-玉葱の表記
 negi<-matrix(c(
 42,93,2,129,90,7,0,1,12,23,47,0,
 33,36,0,65,87,6,4,36,11,0,61,6,
 5,30,5,33,9,1,0,1,8,0,2,0,
 97,336,0,215,225,39,0,3,15,0,92,4,
 3,23,0,31,86,0,3,0,0,0,28,2
 ) ,5,12,byrow = T)
 colnames(negi)<-c("P雑誌","P書籍","P新聞","L書籍","ブログ","ベストセラー","韻文","教科書","広報誌","国会会議録","知恵袋","白書")
 rownames(negi)<-c("タマネギ","たまねぎ","玉ネギ","玉ねぎ","玉葱")
 
 library(MASS)
 (negi.ca<-corresp(negi,nf=5))
 biplot(negi.ca)
 
 固有値<-negi.ca$cor 2 
 round(固有値,3)
 #累積寄与率
 round(100*固有値/sum(固有値),2)


**2016/11/10 休講
-シカゴに行ってきます。


**2016/10/27 演習発表Ⅱ
-多変量解析
--主成分分析
--''対応分析''=コレスポンデンス分析

-参考資料:[[[連載]フリーソフトによるデータ解析・マイニング (同志社大・金明哲先生)>ftp://tech.obihiro.ac.jp/suzuki/mjin_R.pdf]]
--第26回 Rと対応分析 https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/26/26.html

**バ行ヴァ行
 キー: (語彙素="バイオリン" OR 語彙素="バイオレット" OR 語彙素="バイタリティ" OR
 語彙素="バイキング" OR 語彙素="バカンス" OR 語彙素="バチカン" OR 語彙素="バニラ" OR
 語彙素="バラエティ" OR 語彙素="バリエーション" OR 語彙素="バリュー" OR
 語彙素="ビーナス" OR 語彙素="ビオラ" OR 語彙素="ビザ" OR 語彙素="ベール" OR 
 語彙素="ベテラン" OR 語彙素="ベトナム" OR 語彙素="バージン"); 

**2016/10/20 演習発表Ⅰ



**2016/10/13 Rを使ってみる / 研究例紹介

-[[R>https://ja.wikipedia.org/wiki/R%E8%A8%80%E8%AA%9E]]とは
--Rのダウンロード https://cran.ism.ac.jp/bin/windows/base/


-中納言でBCCWJコアの語彙素「矢張り」を検索、語形別に集計

| |雑誌|書籍|新聞|ブログ|知恵袋|白書|
|ヤッパ|1|2||9|4||
|ヤッパリ|20|12|1|30|23||
|ヤハリ|31|54|13|17|31|2|

***独立性の検定(χ二乗検定)
-ブログと知恵袋で「やはり」「やっぱり」「やっぱ」の使われ方に差はあるか

 data <- matrix(c( 9,4,30,23,17,31), ncol=2, byrow=T)
 
 chisq.test(data)

帰無仮説(H0):二つのレジスターと「やはり」類の使用頻度には差がない

検定の結果、p<0.05であれば0.05(= 5%)水準でH0は棄却される =二つのレジスターに差がある(レジスターと関係がないのに偶然こうなる可能性は5%以下)

-参考:http://www.weblio.jp/content/%E7%8B%AC%E7%AB%8B%E6%80%A7%E3%81%AE%E6%A4%9C%E5%AE%9A

***クラスター分析
--「やはり」「やっぱり」「やっぱ」の使用から見たレジスター間の距離(どのレジスター同士が似ているか)

 yahari<-matrix(c(
 1,2,0,9,4,0,
 20,12,1,30,23,0,
 31,54,13,17,31,2
 )
 ,3,6,byrow = T)
 colnames(yahari)<-c("雑誌","書籍","新聞","ブログ","知恵袋","白書")
 rownames(yahari)<-c("ヤッパ","ヤッパリ","ヤハリ")
 
 yahari <- t(yahari) #行と列を入れ替え
 yahari.d<-dist(yahari) #距離の計算
 yahari.d
 
 result <- hclust(yahari.d, method="ward.D") #word法でクラスター分析
 plot(result,hang=-1) #デンドログラムを描く
 

-参考:https://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/28/28.html

***研究紹介
-「『現代日本語書き言葉均衡コーパス』における可能表現のバリエーション」より
//2009年日本語学会


#amazon(4274065707)


#clear


**2016/10/06 イントロダクション

-[[自己紹介]]
--大学共同利用機関法人人間文化研究機構 国立国語研究所 http://www.ninjal.ac.jp/
-コーパス
--[[国立国語研究所コーパス開発センター>http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/]]
--[[「現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)」>http://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/bccwj/]]
--BCCWJ[[中納言>http://chunagon.ninjal.ac.jp]]
-ツール
--[[Web茶まめ>http://chamame.ninjal.ac.jp]]
---[[MeCab>http://taku910.github.io/mecab/]]
---[[UniDic>https://ja.osdn.net/projects/unidic/]]
--[[茶器 Chaki.NET>https://ja.osdn.net/projects/chaki/]]
--[[R>https://www.r-project.org/]]

***[[シラバス>http://www.ogiso.net/wiki/index.php?plugin=attach&pcmd=open&file=2016%B8%E5%B4%FC%A1%A6%C5%EC%B5%FE%B3%B0%B9%F1%B8%EC%C2%E7%B3%D8%B6%B5%CC%B3%A5%B7%A5%B9%A5%C6%A5%E0%20-%2053M0862-Japan%20Studies%20%A3%B2.pdf&refer=%C5%EC%B5%FE%B3%B0%C2%E72016%2F%B8%E5%B4%FC]]より
: 講義・演習の別 | 演習
: 授業の目標 | 日本語コーパスを研究に&#63965;用することができるようになるためのやや高&#64001;な知&#63996;と技術を身につける。
: 授業の概要 | 日本語コーパスを活用するための技術、統計的指標や手法について講義する。参加者は実際にコーパスとこれらの技術を&#63965;用した調査研究と発表を行う。
: 授業の計画 | 実際にコーパスを&#63965;用する演習発表をとおして、コロケーションや特徴語抽出のための指標、クラスタリングや主成分分析などの統計的手法、関係データベースを&#63965;用したデータの処&#63972;、ミニコーパスを自作する方法など、コーパスを研究に活用するための方法について学ぶ。
最初に講義形式でコーパスの&#63965;用法を説明した後は、毎回参加者による演習発表形式で授業を&#64008;う。
: 成績の評価 | 授業態&#64001;・期末レポート等を総合して評価する。
: 事前学習等 | 担当教員の前期の授業(Japan Studies 1)を&#63967;修するなどして日本語コーパスの基本的な&#63965;用方法を身につけておくこと。

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