2019-12-31 Tue
■ #3900. 英語史の分野の学術論文でよく使われる MLA Style [site][link][hel_education][bibliography][sotsuron]
いよいよ2019年も終わりですが，この時期は卒論を始めとする学位論文の提出期限の前後の時期でもあります．切羽詰まっている学生もいることと思いますが，論文の書式については時間を割いて揃えましょう．
英語学術論文の書式には様々な種類がありますが，本ブログの主題である英語史や，その隣接分野である文学などでよく用いられるものに Modern Language Association (MLA) による MLA Style があります．MLA Style にも版があり，現行版は2016年に改訂された第8版です．本ブログでも，各記事での引用や参考文献などは，原則として MLA Style に準拠しています（ただし，古い版に基づいており現行版とは多少異なっているのであしからず．本ブログ全体の参考文献リストもご参照ください）．
MLA Style は正式には1冊の本として出版されていますが，オンラインのリソースも多々あるので，以下に参照に便利なリンクを張っておきます．
・ The MLA Style Center の参考文献表についてのクイック・ガイド
・ MLA Formatting and Style Guide --- Purdue Writing Lab
・ The Complete Guide to MLA & Citations
・ MLA Format: Everything You Need to Know Here
学術研究において参考文献リストの整理は重要です．本音として「面倒くさい」のも事実なのですが，実はそのような面倒くささを軽減してくれるのが書式でありマニュアルです．つまり，学術研究上の文房具の1つです．英語論文を執筆する（予定の）学生は，MLA Style でなくとも，いずれかの書式をしっかり身につけておきましょう．
2018-09-18 Tue
■ #3431. 各種の EEBO 検索インターフェース [eebo][corpus][emode][site][web_service][link][n-gram][kwic]
初期近代英語期の膨大なテキストを収録した EEBO (Early English Books Online) について，「#3117. EEBO corpus がリリース」 ([2017-11-08-1]) で BYU 提供の EEBO 検索インターフェース Early English Books Online corpus を紹介した．
それとは別に，Early Modern Print: Text Mining Early Printed English というサイトのプロジェクトで，n-gram や KWIC などの検索インターフェースが提供されていることを知ったので紹介しておきたい．全体的なイントロは，こちらのページをどうぞ．個々の具体的なツールは，次のリンクからアクセスできる．
・ EEBO N-Gram Browser （説明はこちら）
・ EEBO-TCP Key Words in Context （説明はこちら）
・ EEBO-TCP and ESTC Text Counts
・ EEBO-TCP Words Per Year
また，University of Michigan の提供する Early English Books Online の各種サーチや Lancaster University による EEBO on CQPweb (V3) も同様に有用．
各種インターフェースのいずれを用いるか迷うところだ．
2017-11-08 Wed
■ #3117. EEBO corpus がリリース [eebo][corpus][web_service][site]
本ブログでも何度か利用していたテキスト・データベース EEBO (Early English Books Online) が，BYU の Mark Davies 氏によりコーパス化され，この10月にオンラインで公開された．Early English Books Online corpus よりアクセスできる．
簡単にこのコーパスを紹介すると，まず規模としては "755 million words in more than 25,000 texts from the 1470s to the 1690s" を含む，巨大コーパスであることがわかる．時代としては初期近代英語をまるまるカバーしている．BYU系の他のコーパスと同様に，見出し語化がなされており，品詞タグや意味タグも賦与されている．コンコーダンス・ラインを出したり，共起表現を分析することはもとより，10年ごとに検索語句の頻度を自動的にグラフ化するなど，様々な機能が備わっている．
10年のまとまりごとのテキスト数や総語数の情報は，上のページのインフォメーションから容易に得られるが，第4列に1テキスト辺りの平均語数を加えた表を示そう．
| Decade | #words | #texts | #words/#texts |
|---|---|---|---|
| 1470s | 712,130 | 18 | 39,562.8 |
| 1480s | 3,706,937 | 43 | 86,207.8 |
| 1490s | 1,992,503 | 49 | 40,663.3 |
| 1500s | 1,288,091 | 45 | 28,624.2 |
| 1510s | 946,117 | 35 | 27,031.9 |
| 1520s | 3,042,934 | 73 | 41,684.0 |
| 1530s | 7,099,997 | 181 | 39,226.5 |
| 1540s | 8,709,681 | 239 | 36,442.2 |
| 1550s | 7,219,423 | 283 | 25,510.3 |
| 1560s | 16,084,901 | 361 | 44,556.5 |
| 1570s | 26,927,229 | 442 | 60,921.3 |
| 1580s | 31,955,245 | 558 | 57,267.5 |
| 1590s | 24,105,385 | 723 | 33,340.8 |
| 1600s | 40,031,223 | 898 | 44,578.2 |
| 1610s | 42,901,535 | 894 | 47,988.3 |
| 1620s | 38,550,967 | 994 | 38,783.7 |
| 1630s | 42,826,013 | 1,036 | 41,337.9 |
| 1640s | 47,129,000 | 3,805 | 12,386.1 |
| 1650s | 99,452,875 | 2,416 | 41,164.3 |
| 1660s | 63,491,742 | 2,481 | 25,591.2 |
| 1670s | 74,600,805 | 2,421 | 30,814.0 |
| 1680s | 92,583,947 | 3,977 | 23,279.8 |
| 1690s | 79,719,722 | 2,999 | 26,582.1 |
| TOTAL | 755,078,402 | 24,971 | 30,238.2 |
全期間にしめる各10年間の値を百分率でグラフ化してみた．赤は単語数，水色はテキスト数に基づいた数値である．いずれも16世紀から17世紀にかけてサブコーパスが大きくなっているのが分かるが，単語数は1650年代と1680年代，テキスト数は1640年代と1680年代が際立っていることを気に留めておきたい．
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