授業の目的 【日本語】
Goals of the Course(JPN) | | | 与えられた課題の実習を通じて、法学分野の専門的な調査・分析に必要な技能の習得を目指します。この講義で扱う技能は、テキスト処理技術を中心としています。テキスト処理技術は、Googleなどの検索からビッグデータの解析に至るまで様々な分野で利用されています。 法律分野が対象としている法令、判例、学説を記した論文や基本書といったものは、全て文書でありテキストデータとして扱うことができます。しかし、テキスト処理技術を実際に利用できる環境になってきたのはごく近年のことであり、伝統的な手法とは異なるため、まだほとんど活用されていないのが現状です。 本講義では、テキスト処理を中心とした最新技能を習得することで、卒業論文や就職後の調査分析業務に活かせるようになることを目標としています。 |
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授業の目的 【英語】
Goals of the Course | | | In this course, students will learn the skills for legal research by doing assigned tasks, focusing on text processing. Text processing technique is now widely used in a variety of fields from Google search to Big Data Analysis. All of articles and books which prints laws, cases, and theories are text documents and can be handled as text data. However, it has not been long ago when we can use the text processing technology and it is very different from traditional handling of text data. There are many potential application of the techniques. This lecture will give you a chance to learn the most updated technique. You will be able to use these techniques for your researches and analytical tasks in the senior thesis or your job after graduation. |
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到達目標 【日本語】
Objectives of the Course(JPN) | | | 法学分野におけるテキスト処理の現状を理解し、専門的知識としてテキスト処理技法を理解する。 テキスト処理を実践し、テキスト分析の結果を総合的に判断し、的確に意思決定する能力を身につける。 |
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到達目標 【英語】
Objectives of the Course | | |
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授業の内容や構成
Course Content / Plan | | 1回 オリエンテーション
・教員の紹介
・講義の説明
・ソフトウェアのインストール
2-7回 テキストデータの活用
(1) 実習課題についての背景説明
(2) テキストデータの処理
・正規表現
・Excelに整理する
・結果の分析
(3) 本課題のまとめ
(4) 正規表現の理解度の確認
8-15回 テキストマイニング
(1) KH Coder（テキスト分析ツール）のインストール
(2) 自然言語処理の基本要素の理解
・形態素解析
・出現頻度、共起
・類似度
(3) KH Coderを使った処理
・コーディング
・外部変数を使った処理
・文書間類似度
(4) テキストマイニングに基づくレポートの作成 |
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履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses | | 法情報学Ⅰを履修済みであること。（2022秋学期同時履修可）
【オンライン授業になった場合】
Windows10またはWindows11のPCで作業できる環境にあること。本講義は、特定のアプリケーションをPCにインストールし、それを使って実習を行ってもらうことが必須となります。オンライン講義になる場合、各自のPCを使ってもらう必要があります。MacOSでは、指定のアプリケーションを使ってもらうことが困難であり、サポートができません。 受講を希望する場合でWindowsの環境が用意できない場合は、事前に相談の連絡をください。 |
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成績評価の方法と基準
Course Evaluation Method and Criteria | | 講義毎の課題で評価する(100%)。
毎回の講義で成果物やレポートを提出してもらいます。課題の未提出は減点対象とします。
各課題は、テキスト処理・分析技法を正しく理解していることや分析結果を適切に判断していることを評価基準とします。全課題合計100点満点で60点以上を合格基準とします。
全課題の8割以上の提出は、成績評価のための要件とします。したがって、この要件を満たさない者は欠格として成績評価しません。 |
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教科書・テキスト
Textbook | | | 個別特定の教科書は指定しない。ただし、授業進行と学生の理解状況をふまえてそのような必要が生じた場合には別途指示する。 |
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参考書
Reference Book | | | 樋口耕一『社会調査のための計量テキスト分析』(ナカニシヤ出版, 2020) |
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課外学習等（授業時間外学習の指示）
Study Load(Self-directed Learning Outside Course Hours) | | | 講義毎に課題を出すので、それを締め切り期限内に提出すること。 |
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注意事項
Notice for Students | | 【オンライン授業になった場合】
対面講義の場合は、学生の席を回ってサポートできますが、オンライン講義ではそれができません。わからない場合は、自発的・積極的に質問をしてください。 |
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授業開講形態等
Lecture format, etc. | | 授業開講形態（対面遠隔併用で実施する授業一覧）は、名古屋大学大学院法学研究科ホームページの「NEWS ニュース」に掲載します。URL：https://www.law.nagoya-u.ac.jp/
※履修登録後に授業形態等に変更がある場合には、NUCTの授業サイトで案内します。
List of hybrid classes employing both face-to-face and remote teaching methods will be posted in the "News" of the homepage of the Graduate School of Law.
URL：https://www.law.nagoya-u.ac.jp
*If there are any changes in the teaching methods after the period of course registration, it will be announced on NUCT. |
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遠隔授業（オンデマンド型）で行う場合の追加措置
Additional measures for remote class (on-demand class) | | 遠隔授業はNUCTで行う。教員への質問方法、学生同士の意見交換の方法は次のとおりとする。なお、教員より別の指示がある場合は、その指示に従うこと。
・教員への質問は、NUCT機能「メッセージ」により行うこと。
・授業に関する受講学生間の意見交換は、NUCT機能「メッセージ」により行うこと。
（※担当教員が「フォーラム」機能を追加設定した場合は「フォーラム」も利用可。）
Remote classes are conducted via NUCT. Questions to instructors should be asked using the NUCT "Message" function.
Student discussions will be conducted using the NUCT "Message" function. (If the instructor has added the "Forum" function, the "Forum" can also be used.)
Follow your instructor's directions if your instructor has any other directions. |
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