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  1. 1100 学部・機構・専門職大学院
  2. 外国語学部
  3. 雑誌発表論文等

多変量解析を用いたPERCコーパスの領域分類

http://hdl.handle.net/10112/12989
http://hdl.handle.net/10112/12989
353746f5-6ada-4ec9-ade3-ed4ed3efc8db
名前 / ファイル ライセンス アクション
KU-1100-20090000-01.pdf KU-1100-20090000-01.pdf (1.7 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2018-03-05
タイトル
タイトル 多変量解析を用いたPERCコーパスの領域分類
言語 ja
言語
言語 jpn
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 journal article
その他のタイトル
その他のタイトル Using Multivariate Data Analyses to Categorize Subcorpora of the PERC Corpus
言語 en
著者 水本, 篤

× 水本, 篤

WEKO 20660
e-Rad 80454768
ORCID iD 0000-0001-6588-4052

ja 水本, 篤

en Mizumoto, Atsushi

Search repository
野口, ジュディー

× 野口, ジュディー

WEKO 20661

ja 野口, ジュディー

en Noguchi, Judy

Search repository
概要
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究は,世界でも最大の科学技術英語コーパスであるPERCコーパスの領域(サブ・コーパス)が,どのように分類できるか,多変量解析を用いて検討することを目的とした。PERCコーパスの22領域における高頻度語を用い,機能語を除く上位200語を分析対象として,(a) クラスター分析,(b) 因子分析,(c) 主成分分析,(d) コレスポンデンス分析の4 つを行った。その結果,それぞれの方法で目的に合わせて領域分類が行えることが確認され,PERC コーパスはESP(EAP)において利用価値が高い言語資料であるということが確認された。
概要
内容記述タイプ Other
内容記述 The purpose of current study is to investigate how subcorpora of the PERC Corpus can be categorized into registers by using a multivariate data analysis approach. The most frequent words, excluding function words, were used for the following analyses: cluster analysis, factor analysis, principal component analysis, and correspondence analysis. The results show that the PERC Corpus can be categorized into reasonable groups and that it is a very valuable source of ESP (EAP) discourse.
書誌情報 ja : 統計数理研究所共同研究リポート232 「コーパス言語研究における量的データ処理のための統計手法の概観」

p. 85-106, 発行日 2009
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
出版者
出版者 統計数理研究所
キーワード
主題Scheme Other
主題 多変量解析
キーワード
主題Scheme Other
主題 PERCコーパス
キーワード
主題Scheme Other
主題 ESP
キーワード
主題Scheme Other
主題 EAP
キーワード
主題Scheme Other
主題 語彙研究
キーワード
主題Scheme Other
主題 関西大学
キーワード
主題Scheme Other
主題 multivariate analyses
キーワード
主題Scheme Other
主題 PERC Corpus
キーワード
主題Scheme Other
主題 vocabulary research
キーワード
主題Scheme Other
主題 Kansai University
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Ver.1 2023-05-15 19:28:00.322637
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