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アイテム
ヒートマップと階層型クラスタリング : コーパスに基づく言語研究のための多変量視覚化手法
https://doi.org/10.15084/00000839
https://doi.org/10.15084/000008391bfb3902-b1ec-4a71-9633-0573a61a363a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
papers1103.pdf (1.1 MB)
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| Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||
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| 公開日 | 2016-07-11 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ヒートマップと階層型クラスタリング : コーパスに基づく言語研究のための多変量視覚化手法 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Heat Map with Hierarchical Clustering: Multivariate Visualization Method for Corpus-based Language Studies | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 多変量データの視覚化 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | コーパス分析 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | ヒートマップ | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 階層型クラスタリング | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | R言語 | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | multivariate visualization | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | corpus analysis | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | heat map | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | hierarchical clustering | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | R | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | departmental bulletin paper | |||||
| ID登録 | ||||||
| ID登録 | 10.15084/00000839 | |||||
| ID登録タイプ | JaLC | |||||
| 著者 |
小林, 雄一郎
× 小林, 雄一郎× KOBAYASHI, Yuichiro |
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| 著者所属 | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | 東洋大学 | |||||
| 著者所属(英) | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | Toyo University | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | コーパスに基づく言語研究の利点は，広範な言語項目を分析対象とすることで，言語データを包括的に記述できることである。しかしながら，複数のデータにおける多数の言語項目を効率的に分析するためには，多変量解析などの統計手法に関する知識が求められる。本稿では，言語研究で活用することができる複数の多変量解析の長所と短所を比較検討し，ヒートマップと階層型クラスター分析を組み合わせて用いることの有効性を論じる。それに加えて，R言語を用いた解析方法と，その解析結果を解釈する方法を提示する。 | |||||
| 抄録(英) | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | An advantage of corpus-based language studies is that global descriptions of linguistic texts can be obtained by examining a broad range of linguistic features. However, multivariate statistical techniques are required to analyze the multiple linguistic features found in a number of texts. This study compared the strengths and weaknesses of several multivariate statistical techniques, thereby demonstrating the effectiveness of using heat map with hierarchical clustering as a powerful method for visualizing multivariate data. Explanations are also provided for how these techniques can be used in the R programming language as well as indicating how the results obtained can be interpreted. | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 国立国語研究所 | |||||
| 書誌情報 |
国立国語研究所論集 en : NINJAL Research Papers 号 11, p. 25-36, 発行日 2016-07 |
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| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 2186-134X | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 2186-1358 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AA12536262 | |||||
| フォーマット | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
