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授業のテーマ
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授業の内容（90分授業＝2時間）
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事前/事後学修の内容
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1
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人文情報学とはどのような分野なのか？
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1-1. 「情報学」とはどのような分野なのか？
1-2. 従来の「人文学」研究はどのようなものか
1-3. 人文学と情報学を掛け合わせることの意義
1-4. 人文情報学で行われている研究やその成果：公開されているデータベースの紹介
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授業内容の復習，まとめ
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2
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データベースとアノテーション
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2-1. 1-4で紹介したデータベースを実際に利用する。
2-2. アノテーション，メタデータについて
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授業内容の復習，まとめ
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3
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テクスト分析演習 1（オンラインツール）
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3-1. 既存のオンラインツールを使ったテクスト分析
3-2. テクスト分析でよく使われる用語や指標（述べ語数，異なり語数，ドキュメントの長さ，語彙密度，平均文長，読み易さの指標，特徴語，n-gram，共起等）
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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4
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テクスト分析演習 2（前処理）
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4-1. 分析対象を電子データ化する。（英語データ）
4-2. 分析対象を電子データ化する。（日本語データ）
4-3. 正規表現
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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5
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テクスト分析演習 3（前処理）
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5-1. 分かち書き・形態素解析 (日本語データ)
5-2. ステミング（レマ化）（英語・日本語データ）
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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6
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テクスト分析演習 4 (前処理)
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6-1. 品詞タグとはなにか
6-2. 品詞タグ付け（英語・日本語データ）
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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7
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テクスト分析演習 5 (頻度)
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7-1. 既存の大規模コーパスで頻度を調べる
7-2. 素頻度と相対頻度
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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8
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テクスト分析演習 6 (頻度)
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8-1. ジャンル（レジスター）間の比較： マン・ホイットニーのU検定，対数尤度比，MI-Score
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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9
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テクスト分析演習 7(頻度)
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9-1. 頻度表を作成（英語・日本語）
9-2.作成した頻度表を考察する（記号の扱い，機能語と内容語，ストップワード）
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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10
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テクスト分析演習 8 (キーワード等)
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10-1. ワードクラウド
10-2. 共起ネットワーク
10-3. TF-IDF
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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11
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テクスト分析演習 8 (機械学習)
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11-1. 階層的クラスタリングについて
11-2. 階層的クラスタリング実践
11-3. 階層的クラスタリング結果の考察
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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12
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テクスト分析演習 9 (機械学習)
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12-1. コレスポンデンス分析
12-2. コレスポンデンス分析実践
12-3. コレスポンデンス分析結果の考察
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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13
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テクスト分析演習 10 (機械学習)
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13-1. トピックモデル
13-2. トピックモデル実践
13-3. トピックモデル結果の考察
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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14
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テクスト分析演習 11 (LLM)
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14-1. LLMを使ったテクスト生成
14-2. LLMを使ったテクスト分析
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授業で扱った手技の復習，結果のまとめ
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15
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まとめ
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15-1. 人文情報学と従来の人文学の融合
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授業内容の復習，まとめ
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