Application of Text Mining Methods to Novel Reading and Issues for Japanese Studies

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。補正完