| ○種別 (必須): | □ | 総合科学教育部(授業概要)
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| ○入学年度 (必須): | □ | 西暦 2010年 (平成 22年)
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| ○名称 (必須): | □ | (英) (日) 地域科学特別演習Ⅰ (読) ちいきかがくとくべつえんしゅう
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| ○コース (必須): | 1. | 2010/[徳島大学.総合科学教育部.地域科学専攻]/地域創生分野/[博士前期課程]
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| 2. | 2010/[徳島大学.総合科学教育部.地域科学専攻]/環境共生分野/[博士前期課程]
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| 3. | 2010/[徳島大学.総合科学教育部.地域科学専攻]/基盤科学分野(文系)/[博士前期課程]
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| 4. | 2010/[徳島大学.総合科学教育部.地域科学専攻]/基盤科学分野(理系)/[博士前期課程]
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| ○担当教員 (必須): | 1. | 石田 基広 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.社会総合科学域.地域デザイン系.情報・表現分野]/[徳島大学.総合科学部.社会総合科学科.地域創生コース]/[徳島大学.デザイン型AI教育研究センター])
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| ○単位 (必須): | □ | 8
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| ○目的 (必須): | □ | (英) (日) データマイニングあるいはテキストマイニングを応用した修士論文の指導を行う
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| ○概要 (必須): | □ | (英) (日) 大量のテキストデータを対象に統計解析環境Rや，C，Javaなどの言語を用いて各種自然言語処理を行う．また自然言語処理を施したテキスト群を対象に，各種の統計的指標を検討する．さらには文書・ターム行列を作成し，各種のクラスタリング手法を適用するなどを行う．
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| ○キーワード (推奨): | 1. | 統計学 (statistics)
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| 2. | データマイニング (data mining)
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| 3. | テキストマイニング (text mining)
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| ○先行科目 (推奨): |
| ○関連科目 (推奨): |
| ○注意 (任意): | □ | (英) (日) コンピュータに慣れておくこと
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| ○目標 (必須): | 1. | (英) (日) 自然言語処理の基本技術を習得する．また構造分割されたテキストから各種の統計量を抽出し，統計的に解析あるいは検定する手法と，その結果の解釈方法を学ぶ．
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| ○計画 (必須): | 1. | (英) (日) テキストとは何か
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| 2. | (英) (日) 日本語テキストを解析するための予備知識
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| 3. | (英) (日) 形態素分割と，係り受け解析
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| 4. | (英) (日) 文書・ターム行列とは何か
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| 5. | (英) (日) 各種クラスタリング手法の理論
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| 6. | (英) (日) テキスト分析のための統計的手法の理論
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| 7. | (英) (日) テキスト分析のための統計的手法の応用
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| 8. | (英) (日) ブログやWEBデータの解析事例
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| 9. | (英) (日) アンケート分析への応用事例
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| 10. | (英) (日) 実践的分析1
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| 11. | (英) (日) 実践的分析2
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| 12. | (英) (日) 成果の検討1
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| 13. | (英) (日) 成果の検討2
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| 14. | (英) (日) 発展的解析手法の紹介
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| 15. | (英) (日) まとめ
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| ○評価 (必須): |
| ○再評価 (必須): |
| ○教科書 (必須): | 1. | (英) (日) 『Rによるテキストマイニング入門』 森北書店
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| ○参考資料 (推奨): | 1. | (英) (日) 『Rの基礎とプログラミング技法』 シュプリンガー・ジャパン
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| ○URL (任意): | □ | http://cms.ias.tokushima-u.ac.jp
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| ○連絡先 (推奨): | 1. | 石田 基広 ([徳島大学.大学院社会産業理工学研究部.社会総合科学域.地域デザイン系.情報・表現分野]/[徳島大学.総合科学部.社会総合科学科.地域創生コース]/[徳島大学.デザイン型AI教育研究センター])
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| ○科目コード (推奨): |
| ○備考 (任意): |
【教育プログラム】…(4)