学部・大学院区分
Undergraduate / Graduate
法学部
時間割コード
Registration Code
0300651
科目区分
Course Category
専門科目
Specialized Courses
科目名 【日本語】
Course Title
法情報学Ⅱ
科目名 【英語】
Course Title
Legal Informatics II
担当教員 【日本語】
Instructor
佐野 智也 ○
担当教員 【英語】
Instructor
SANO Tomoya ○
単位数
Credits
2
開講期・開講時間帯
Term / Day / Period
秋 月曜日 2時限
Fall Mon 2
対象学年
Year
2年
2
授業形態
Course style
講義
Lecture


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、ビッグデータの解析、ChatGPT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、テキスト処理に関する基礎的な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。
授業の目的 【英語】
Goals of the Course
In this course, students will learn legal research skills through assigned tasks that focus on text processing. Text processing techniques are now widely used in various fields, including Google search, Big Data Analysis, and ChatGPT. All articles and books containing laws, cases, and theories are essentially text documents and can be handled as text data. However, it hasn't been long since the advent of text processing technology, and it significantly differs from the traditional handling of text data. There are numerous potential applications for these techniques. This lecture provides an opportunity to acquire the basic skills in text processing. You will be equipped to apply these techniques to your research and analytical tasks in your senior thesis or in your job after graduation.
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。
到達目標 【英語】
Objectives of the Course
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
履修条件・関連する科目
Course Prerequisites and Related Courses
法情報学Ⅰを履修済みであるか、同時履修していることが望ましい
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。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。
履修取下げの際は申し出が必要です。申し出がなく、課題の未提出で合格基準に満たなかった場合、評価は「F」とします。
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。
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)
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。
注意事項
Notice for Students
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.
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.