第1章：歌詞テキストと自然言語処理の基礎
目的：歌詞を扱うために必要なNLPの基本技術を理解する。
- 1.1 歌詞の特徴：文体、繰り返し、比喩、意味曖昧性
- 1.2 自然言語処理の基本ステップ（トークン化、品詞、文解析）
- 1.3 形態素解析（日本語：MeCab / SudachiPy、英語：NLTK / SpaCy）
- 1.4 前処理と正規化（記号除去、ひらがな化、表記ゆれ対策）
🛠 実践：J-Pop歌詞をMeCabで形態素解析し、単語頻度を可視化（wordcloud）
第2章：歌詞の構造分析とTF-IDFによる重要語抽出
目的：歌詞内の重要語やテーマを機械的に抽出・分析する。
- 2.1 単語頻度とTF-IDFの理論
- 2.2 歌詞のジャンル別比較（恋愛／応援／失恋）
- 2.3 キーワード抽出と意味の分布
🛠 実践：TF-IDF + TfidfVectorizerで、上位キーワードを抽出しBarplot表示
第3章：Word2Vec・FastTextによる意味ベクトル化
目的：歌詞内の語の意味的な近さ・関係性を捉える。
- 3.1 Word2Vecと分散表現の基本
- 3.2 類似語の探索とアナロジー（例：「君」 - 「僕」 + 「あなた」）
- 3.3 FastTextによる未登録語（サブワード）対応
🛠 実践：歌詞からWord2Vecを自前学習 → 類似語とベクトル空間可視化（t-SNE）
第4章：感情分析と歌詞ジャンル分類
目的：歌詞の感情・情緒を自動で推定し、ジャンル分類に活かす。
- 4.1 感情分析の種類（極性、感情ラベル、情緒分類）
- 4.2 辞書ベース vs 機械学習モデル（LSTM, Transformer）
- 4.3 歌詞のジャンル（ポップ・バラード・ロック）分類モデル
🛠 実践：日本語感情辞書 + sklearn で極性分析 / 感情分類器の構築と評価
第5章：歌詞の生成と創作支援（生成AI応用）
目的：NLPを用いた創作支援の可能性と倫理的観点を学ぶ。
- 5.1 GPTやTransformerによる歌詞生成
- 5.2 韻やリズムを考慮した歌詞補完
- 5.3 模倣生成と著作権・創作性の問題
- 5.4 歌詞の対話的生成システム（ChatGPT + 歌詞構造）
🛠 実践：ChatGPT API + 自作プロンプトで歌詞を対話的に生成／評価
📎 補足教材・拡張
- 歌詞コーパス：J-Lyric, uta-net, Geniusなど
- 音楽ジャンルと語彙使用傾向の統計
- 英語／韓国語の歌詞との比較分析（多言語NLP）