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全共闘世代をテキストマイニング
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/208713
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2087131a703478-98d3-4b0b-be7b-9647827778c2
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CH2020044.pdf (1.2 MB)
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Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-12-05 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 全共闘世代をテキストマイニング | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Text Mining for “Zenkyoto Generation” | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | Text Mining; Document Classification; Feature Importance | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 立教大学 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 立教大学 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Rikkyo University, Rikkyo University | ||||||||||
| 著者名 |
近藤, 伸郎
× 近藤, 伸郎
× 正田, 備也
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| 著者名(英) |
Noburo, Kondo Tomonari Masada
× Noburo, Kondo Tomonari Masada
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 本研究では，「全共闘世代」と呼ばれる世代とその周辺を対象としたアンケート・データをテキスト分析した．高齢化し鬼籍に入る者も少なくない全共闘世代の実態解明を目的として行われたのが本アンケートで，基本的な情報に関する設問に加えて，政治運動に参加した動機やメンタリティ，それを今どう考えているかの総括に関する設問もあり，回答者からは多数の自由記述的な言葉が寄せられた．それらを分析することで，世代の何らかの特徴を得られないか．今回は，テキストをまとめて形態素解析し，特定の二値カテゴリにしたがって分類器に学習させ，その分類器において重要度の高い特徴量を重要な単語としてあぶり出した．その上で，その重要語の特徴を考察した． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | In this study, we tried a text analysis of questionnaires from "Zenkyoto Generation", a generation who committed themselves to student activism in 1960s. The questionnaires include questions about their motivations and mentalities for participating in political movements and their retrospective thoughts in addition to basic information, so that we have got many open-ended answers as text data. In this study, we tried to figure out remarkable characteristics of this generation based on the text data. After performing morphological analysis, we trained classifiers according to specific binary categories and extracted important words as the words having high feature importances in the trained classifiers. We then discussed the characteristics of the extracted words. | |||||||||
| 書誌情報 |
じんもんこん2020論文集 巻 2020, p. 297-302, 発行日 2020-12-05 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
