Waseda Institute of Political Economy早稲田大学 現代政治経済研究所

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【配布資料のご案内】12月12日現政研セミナー(Presenter: Yevgeniy Golovchenko)/ Informaiton about the Lecture Material of the WINPEC Seminar on December 12.

 

1212日(火)現政研セミナーで配布された資料が、講師であるYevgeniy Golovchenko 先生のwebサイトにアップロードされました。皆様ぜひご覧ください。

http://golovchenko.github.io/waseda.html

The Lecture Materials of the WINPEC Seminar on December 12 have been uploaded on Yevgeniy Golovchenko’s website.

http://golovchenko.github.io/waseda.html

 

セミナー詳細

【日 時】1212日(火)10:40~12:10

【場 所】早稲田大学 早稲田キャンパス3号館10階第一会議室

【講 師】 Yevgeniy Golovchenko (PhD Fellow, University of Copenhagen)

【講演タイトル】テキスト分析の実習

【招聘教員】戸堂康之

 

TIMETuesday,Dec.12. 10:40~12:10

VenueThe meeting room (conference room) #1, BUILDING 3 – Floor 10..

PresenterYevgeniy Golovchenko (PhD Fellow, University of Copenhagen)

TitleStatistical Analysis of Text: Topic Modeling

OrganizerProf. Yasuyuki Todo

 

【要旨/ Abstract】本講演では、Rを利用した機械学習によるテキスト分析の手法を紹介する。特にStructural Topic Modeling (STM)に焦点を当てる。受講生は、コンピュータを持参して、実際にRを使って作業をすることが望まれる。したがって、前もってRおよびRStudioをインストールして参加していただきたい。

Participants are expected to bring their own computer and actually work with R. Therefore, please install R and RStudio in advance and participate.

 

The workshop will present the core principals behind the unsupervised machine learning approach towards text with an emphasis on Structural Topic Modeling (STM). Furthermore, the event will offer practical hands-on experience with topic model analysis of text in R.

Social scientists have used quantitative content analysis for decades to understand the breadth of frames, topics and discourses. The approach can be used for descriptive purposes, such as the study of policy change throughout time. It can also be used for causal inquiries, such the study of the media’s effect on political opinions and attitudes among citizens.  Manual content analysis, however, can be both highly time consuming and limited to only a small proportion of the text corpus. The workshop will introduce the recent advancements in Topic Modeling as an attempt to automate content analysis in order enable a study of large data sets. Furthermore, the workshop will lead to a discussion of the benefits of topic modeling in relation to other methodologies within both computer science and social science.

 

 

※講師のYevgeniy Golovchenko先生より12/12のセミナーのインフォメーションを頂きました。下記URLよりご確認ください。

※We received the important information about the seminar on Dec.12 from Prof. Yevgeniy Golovchenko . Please confirm from the following URL.

https://waseda.box.com/s/t50w04d2f22mj8petmt580dcpwkibwn7

 

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