デジタルヒューマニティーズB（言語処理と情報検索）

デジタルヒューマニティーズ科目一覧

2026年度秋冬学期

授業資料

第1回・10月6日

14:40–16:10・DHラボ B307。本文は授業中に読んでください。ラボPCを利用できます。

授業案内・自己紹介と本文の検索

授業の目的

人文学研究に自然言語処理（NLP）と情報検索を用いるための実践的な技能を学びます。近代日本文学と英文学を題材に、従来のNLPと近年のAIによる手法を比較し、結果、限界、必要な計算資源、再現性を評価します。

学習目標

  • コーパスとメタデータを整備し、検索する。
  • Pythonで基礎的なテキスト処理を書き、可視化を作成・解釈する。
  • 本文の検索、トピックモデル、固有表現抽出（NER）、文章分類を適用する。
  • 共通の本文と評価基準を用い、辞書・規則、GLiNER系などの学習済みモデル、生成型の大規模言語モデル（LLM）を比較する。
  • 研究の問い、方法、根拠、限界を説明する、再実行可能な分析ノートブックまたは説明付きプログラムを作成する。

資料・ツール