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2018 年度 実績報告書

京阪座敷音曲の中の舞踊的身体―テキストマイニングによる花柳界の地唄と上方唄の分析

研究課題

研究課題/領域番号 15K02185
研究機関明海大学

研究代表者

矢島 ますみ  明海大学, 経済学部, 教授 (80220135)

研究分担者 長谷川 慎  静岡大学, 教育学部, 准教授 (00466971)
前田 利之  阪南大学, 経営情報学部, 教授 (70320041)
研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2019-03-31
キーワード地唄 / 上方舞 / テキストマイニング / 頻度情報 / クラスタリング
研究実績の概要

本研究は、座敷舞(上方舞)の特徴を、舞踊で使用する地唄・上方唄の歌詞の視点からテキストマイニングによる手法を使って明らかにすることを目的としている。収集した地唄舞の歌詞のテキストデータ(全体約600曲 その内舞踊で利用される曲約150曲)に対して、舞踊付きと無しの差異についてその特徴分析を行った。まず、利用している語彙について、名詞と形容詞に対象を絞った上で頻度情報をRMeCabを用いて分析した。結果の抜粋(単語 品詞 属性 頻度)を以下に示す。
・舞踊付き:花 名詞 一般 114 / 心 名詞 一般 83 / 身 名詞 一般 76 / 夜 名詞 副詞可能 69 / さ 名詞 接尾 66 / ない 形容詞 自立 71 / よい 形容詞 自立 41 / 憂い 形容詞 自立 23 / 辛い 形容詞 自立 18 / 深い 形容詞 自立 18
・舞踊無し:花 名詞 一般 218 / 心 名詞 一般 173 / 身 名詞 一般 163 / 月 名詞 一般 121 / 春 名詞 一般 121 / ない 形容詞 自立 113 / 無い 形容詞 自立 75 / 憂い 形容詞 自立 53 / 深い 形容詞 自立 36 / 嬉しい 形容詞 自立 35
全体的に大きな差異は確認できなかったが、例えば舞踊付きに関しては形容詞として「辛い」、舞踊無しに関しては「嬉しい」といった単語がもう一方に比べて特徴的に使われていることがわかった。さらに、収集したテキストデータを舞踊付きと無しについてウォード法による階層的クラスタリングを行ったところ、一部混乱しているところもあるが、おおまかに舞踊付きと舞踊無しのグループにクラスタリングされることを確認した。

  • 研究成果

    (1件)

すべて 2018

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件)

  • [雑誌論文] Multi-Lingual Pseudo Natural Language Programming Environment for Beginners2018

    • 著者名/発表者名
      T. Maeda, Y. Fukushige, M. Yajima and A. Wakatani
    • 雑誌名

      Proceedings of World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications (ED-MEDIA 2018)

      巻: 1 ページ: (in USB stick)

    • 査読あり

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公開日: 2019-12-27  

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