AI文本探勘技術應用於比較文化素養方面：活用語言資訊之定量指標與情感分析（Application of AI Text Mining Technology to Comparative Cultural Literacy: Using quantitative indicators of linguistic information and sentiment analysis）

AIテキストマイニング技術の比較文化リテラシーへの応用──言語情報の量的指標と感情分析を活用して

本論文主要為日語教育領域中居重要文化溝通主題之一的比較文化素養的應用。以同一主題之日本與臺灣的文學、歷史和評論作品為考察對象進行文本探勘，來比較文本資料中解讀出的文化元素和跨文化背景知識涵蓋的程度。特別是除了已經被廣泛運用的詞彙頻率、對應分析和共現網路分析等定量方法之外，新增用於理解特定特徵的潛在意義分析和情感分析。藉此嘗試對材料進行質性解讀，確定當前之文本探勘方法能做到如何程度的解析？或適合解析對象為何？分析結果顯示，文學作品光只是依靠文本探勘技術還是無法完全理解內容的。需要先精讀文本之後，再利用文本探勘才可以發現新的有趣論點。若是探勘歷史作品，可以通過此技術來瞭解關鍵字所在。但如果不精讀文本，仍無法瞭解歷史演變與經過的歷程。而對於批判性的作品，是最適合應用文本探勘瞭解其主要內容要點，並且可以很容易地可視化其關鍵字。因此可以說是文本探勘是最有效利用的領域。此外，語言類型論說中強調的是語法上的差異，而當使用文本探勘時，則沒有顯示出語言上的差異，只彰顯文章類型體裁上的差異。總之本論文所得的考察結論，指引出語言表達的另一個新境界的發展趨勢。
In this paper, as an application of comparative cultural literacy, which is one of the important themes of cross-cultural communication in Japanese language education, I would like to compare the extent to which cultural elements and cross-cultural background knowledge that can be read from the materials are revealed through text mining of literary, historical, and critical works on the same theme in Japan and Taiwan. In particular, in addition to quantitative methods such as lexical frequency, correspondence analysis, and co-occurrence network analysis, which have been widely used, we introduced latent semantic analysis and sentiment analysis, which can be applied to understanding qualitative features, in order to attempt qualitative reading of the materials and clearly determine what current text mining methods can and cannot do. As a result of the analysis, the content of literary works cannot be fully understood by text mining alone, and new points of interest can be found by using text mining after a close reading of the text. For historical works, it is possible to understand key words by text mining, but it is not possible to understand the historical process without close reading of the text. In the case of critical works, it is possible to understand the main points by text mining, and keywords can be extracted easily, and text mining is found to be the most useful field. In addition, linguistic typology emphasizes grammatical differences, but with text mining, there are no linguistic differences, and differences in genre are more clearly displayed, implying a new aspect of linguistic expression.

本論文では、日本語教育では重要な異文化コミュニケーションのテーマの一つである比較文化リテラシーの応用として、日本と台湾の同一テーマでの文学、歴史、評論の作品を対象にしてテキストマイニングを行い、資料から読み取り可能な文化要素や異文化的背景知識などがどの程度、明らかになるか比較してみたい。特に、今まで広く使用されてきた語彙頻度、対応分析、共起ネットワーク分析などの量的手法に加えて、質的特徴の理解に応用できる潜在的意味分析と感情分析を導入し、資料の質的読解を試み、現在のテキストマイニング手法で何ができ、何には適さないかを明確に見極めようとした。分析の結果、文学作品はテキストマイニングだけでは内容は充分、理解できず、テキストを精読したうえで、テキストマイニングを利用すれば、新しい注目点を見つけることができる。歴史作品は、テキストマイニングによって、キーワード理解は可能だが、テキストを精読しないと、歴史的経過や過程は理解できない。評論作品は、テキストマイニングによって要点理解が可能で、キーワードを容易に抽出でき、テキストマイニングが最も利用できる分野であることが分かった。また、言語類型論では文法的差異が強調されるが、テキストマイニングを使うと、言語の差異はなく、ジャンルの違いのほうが明確に表示され、言語表現の新しい一面が暗示されている。