小說読解におけるテキスト．マイニング手法の応用と日本語研究への課題

人文科学系の研究．教育は、現在進んでいるビッグデータの量的特徵抽出による現象の一般化とは方向性が正反対で、現在の流行手法をそのまま取り入れても有效性は低い。むしろ質的分析による読解を補完するために小規模な言語データについてテキスト．マイニングを実施し、一般的傾向とは異なる意味的織物としてのテクストの特徴を見いだす必要がある。人文科学系の研究対象の言語の社会的ジャンルは、基本的に個別性、一回性、歷史性を持った内容で、言語資料について時間や空間の特性の中で共通性を取り出すような量的方法とは異なった研究対象を扱っているためである。そこで本論文では、社会的文章ジャンルである小説を対象に、語レベルにとどまらず、文、文章レベルでの問题について、今までの人文科学的な質的方法とAIによるテキスト．マイニングとを組み合わせることで、新しい研究課題の発見と研究分野の開拓をおこなった。その結果、質的読解で予めテキストの構造を把握しておくことで、テキストから取り出せる意味の各次元を予想することができ、そこにテキスト．マイニングの手法を応用することで、読解過程を視覚化し、客観化できることが示された。主観的と批判される人文科学系研究で、様々な読解による質的分析とテキスト．マイニング等による量的分析を組み合わせることで、客観的な読解過程の提示を可能にできる。

關鍵字

人文科学；小說読解；質的分析；量的分析；テキスト．マイニング

並列摘要

人文研究和教育與與現行透過大數據量解讀出的特徵來反映一般現象不同，若直接使用現今流行手法的話，會效果不彰。有必要為了補強質性分析的閱讀解讀，對於小模的語言資料進行文字探勘，來找出與一般趨勢不同的意味堆疊的文本特徵。人文社會科系研究的語言的社會體裁，基本上是個體、一次性、歷史性的內容。這是因為人文社會研究和教育所處理的研究對象，所使用的量化方法跟質化方法是不同的，必須從語言材料的跨越時空讀取特徵通用性的。因此，在本論文將人性化的質化方法與AI的文本探勘結合，以針對句子和句子層面以及單詞層面的問題為目標，針對社會句子類型的小說進行解析。結果顯示了新的研究問題和研究領域。研究結果顯示透過質化的閱讀理解來預先掌握文本的結構，可以預測從文本中解析出含義的各個維度，並且透過對其應用文本探勘方法，可以進行閱讀過程。文本探勘的應用可以將閱讀理解過程可視化和客觀化。常在被批評偏向主觀的人文社會研究，可以透過結合各種閱讀理解的質化分析和文本探勘的量化分析來提出客觀的閱讀過程。對於日語教育是有所幫助的。｜The generalization of phenomena through the extraction of quantitative features from big data, which is currently underway, and research and education in the humanities are in opposite directions. If Research and education in the humanities is adopting the current popular methods, they are is not effective. Research and education in the humanities should rather conduct text mining on small-scale linguistic data in order to supplement reading comprehension through qualitative analysis, and discover the characteristics of texts as semantic fabrics that differ from general trends. The social genre of language, which is the subject of research in the humanities, is basically individual, one-time, and historical in nature. In addition, they deal with research objects that are different from quantitative methods that extract commonalities in the characteristics of time and space regarding linguistic materials. Therefore, in this paper, I have focused on the social text genre of novels, not only at the word level, but also at the sentence and text level. By combining the qualitative methods of the humanities with AI text mining, I have discovered a new research topic and developed a new research field. As a result, it was shown that by grasping the structure of the text in advance through qualitative reading, it is possible to predict each dimension of meaning that can be extracted from the text, and by applying text mining techniques to this, it is possible to visualize and objectify the reading process. In humanities research, which is often criticized for being subjective, combining qualitative analysis through various readings with quantitative analysis through text mining and other methods can make it possible to present an objective reading process.