2020 Fiscal Year Research-status Report
文章の数量分析による西鶴を中心とした浮世草子の著者および成立年代の解明
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20K20133
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
上阪 彩香 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任助教(常勤) (60780252)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 井原西鶴 / デジタル化 / トピックモデリング / 近世文学作品 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
令和2年度には、①同時代に活躍した浮世草子作家2名の浮世草子9作品を新たにデジタル化した。②西鶴著とされる浮世草子24作品を文書データとして用いて、LDA（latent Dirichret allocation）トピックモデリング（Blei, Ng, & Jordan, 2003）を実施した。
①西鶴弟子の北条団水作とされる『武道一覧』『好色破邪顕』『正月揃』、西村市郎右衛門作とされる『花の名残』『諸国心中女』『浅草拾遺物語』『好色伊勢物語』『山路の露』『二休咄』のデジタル化作業が完了した。
②西鶴著とされる浮世草子24作品を対象にLDAトピックモデリングを行い、文書データから物語の内容の特徴を把握することを試みた。LDAによるトピックモデルは、テキストマイニングのための確率的モデリングであり、文書の集合体の中で意味のある構造を持つトピックを特定することができる。本研究では物語の内容と文書の数量的特徴との関連性を検討するため、物語の内容に関連がある名詞、動詞、形容詞に焦点を当てた。西鶴の浮世草子は、一般的に好色物、武家物、町人物、雑話物に分類され、分類に関しては諸説ある。
トピックモデルを実施した結果、好色物、武家物、町人物、雑話物に関連する単語で構成されるトピック及び各々のトピックにおいて特徴的な単語を抽出した。また、それぞれのトピックの出現確率が高い文書は宗政（1969）が一般の分類として挙げた分類と対応していることが明らかとなった。さらに、『好色一代男』の作品内においてトピックの出現確率が章ごとに変化することが示され、浮世草子作品を文書データとして用いたトピックモデルは物語の内容を分類するのに有効な手法であることが示唆された。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
新型コロナウイルス感染症の影響で、予定の工程よりやや遅れをとってはいるものの、研究成果についての詳細は、『テキストアナリティクス7巻 文学と言語コーパスのマイニング』の第2章として令和3年度に出版することが決定している。令和3年度に16th International Conference of the European Association for Japanese Studiesで研究成果を発表予定である。また、令和2年度にThe Asia Future Conference(Taiwan)での研究発表が採択されている。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度の研究成果を踏まえ、①西鶴質疑本に提起されている著者への疑問の解明、②分析に用いる変数・手法の検討、③研究成果の公表に重点を置き、研究を進める。
①これまでの研究で用いてきた主成分分析、クラスター分析、アンサンブル学習法に加え、トピックモデリング等の分析手法を用いて、西鶴、団水、同時代に活躍した浮世草子作家の文章の特徴把握を試み、西鶴質疑本をはじめとした著者への疑問が提出されている作品について検討する。
②著者の特徴や描かれている内容を把握する変数・手法を検討する。
③上記の研究成果をThe Asia Future Conference(Taiwan)や16th International Conference of the European Association for Japanese Studiesをはじめとした国内・国外学会にて積極的に発表する。また、研究終了時には研究成果をまとめ論文として発表する予定である。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症の影響で予定していた国内・国外の出張が取り止めとなり、当初予定していた使用計画より少ない額の執行となった。繰り越した分の予算については、令和3年度のデータの作成及び研究成果発表に充当する。
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