トピックモデルを適用した歯学系専門語彙集の作成

令和３年度はコーパスから語彙を選定する際の手法としてトピックモデル(潜在的ディリクレ配分法; LDA)が有効であることを検証するため、実際に歯学系英文雑誌に2015年に掲載された437本の研究論文およびレビューをテキストファイル化して作成したおよそ3万5千語規模のコーパスを用いて、歯学用語を収集し、トピックごとに整理した。この研究で利用したトピックモデルとはテキストマイニングの手法の一つであり、文書が複数のトピックすなわち主題から構成されており、各トピックにおいて単語がそれぞれの出現確率に従って分布しているという仮定のもとで、文書中の単語ごとにトピックを割り当てていく、つまりトピックごとに単語をグループ化していくことができる。令和４年度は、前年度の成果に基づき、これらのトピックごとに抽出された専門用語をどのように整理し、学習者が学習しやすいように提示するかを研究した。そのため、抽出された語彙群を詳細に分析し、生成されたトピックが歯学系専門領域に対応しているかを確認し、各トピックのもとに抽出された語彙が、出現頻度の身に基づいて抽出される語彙とどう異なるかを考察した。この結果から歯学系専門語彙リストを作成する際に、トピックモデルを適用することの利点と妥当性を主張することが目的であった。この成果は、日本英語表現学会第50回全国大会 (2021年12月19日開催）で口頭発表し、その内容を一部加筆修正して、さらに昭和大学学士会雑誌に発表するために論文にまとめている。

令和３年度はコーパスから語彙を選定する際の手法としてトピックモデル(潜在的ディリクレ配分法; LDA)が有効であることを検証するため、実際に歯学系英文雑誌に2015年に掲載された437本の研究論文およびレビューをテキストファイル化して作成したおよそ3万5千語規模のコーパスを用いて、歯学用語を収集し、トピックごとに整理した。この研究で利用したトピックモデルとはテキストマイニングの手法の一つであり、文書が複数のトピックすなわち主題から構成されており、各トピックにおいて単語がそれぞれの出現確率に従って分布しているという仮定のもとで、文書中の単語ごとにトピックを割り当てていく、つまりトピックごとに単語をグループ化していくことができる。令和４年度は、前年度の成果に基づき、これらのトピックごとに抽出された専門用語をどのように整理し、学習者が学習しやすいように提示するかを研究した。そのため、抽出された語彙群を詳細に分析し、生成されたトピックが歯学系専門領域に対応しているかを確認し、各トピックのもとに抽出された語彙が、出現頻度の身に基づいて抽出される語彙とどう異なるかを考察した。この結果から歯学系専門語彙リストを作成する際に、トピックモデルを適用することの利点と妥当性を主張することが目的であった。この成果は、日本英語表現学会第50回全国大会 (2021年12月19日開催）で口頭発表し、その内容を一部加筆修正して、さらに昭和大学学士会雑誌に発表するために論文にまとめている。