初見の文献のみ。自分の検索用。それぞれに短いコメントをつけようかとも思ったけど、その元気はない（苦笑）
- Cristofaro, M. D. (2023). Corpus approaches to language in social media. Routledge.
- Gries, S. Th. (2023). Overhauling collostructional analysis: Towards more descriptive simplicity and more explanatory adequacy. Cognitive Semantics, 9, 351–186.
- Huang, L., & Li, Y. (forthcoming). Revisiting the relationships of n-gram measures to L2 writing proficiency: Comparisons between genres and connections to vocabulary levels. System, 118.
- Huang, D., & Watzinger-Tharp, J. (forthcoming). The use of cohesive devices as proficiency level discriminators in Chinese DLI learners' writing. Foreign Language Annals.
- マイカ (2023). 『ゼロからはじめる なるほど！ChatGPT活用術～仕事の効率が劇的に変わるAI使いこなしのヒント』技術評論社.
- Meulman, N., et al. (forthcoming). GAM-based individual difference measures for L2 ERP studies. Research Methods in Applied Linguistics, 2(3).
- Mizumoto, A. (forthcoming). Data-driven learning meets generative AI: Introducing the framework of metacognitive resource use. Applied Corpus Linguistics, 3(3).
- 二宮嘉行 (2023). 「LASSOに対するSURE理論に基づく情報量規準」『日本統計学会誌』53(1), 29–47.
- 田中久美子 (2021). 『言語とフラクタルー使用の集積の中にある偶然と必然』東京大学出版会.
- Tanaka-Ishii, K. (2022). Statistical universals of language: Mathematical chance vs. human choice. Springer.
- 谷口恵子 (2023). 『AI英語革命ーChatGPTで英語学習を10倍効率化』リチェンジ.
- 山田育矢 (監修) (2023). 『大規模言語モデル入門』技術評論社.
- 山田典一 (2023). 『データ分析に必須の知識・考え方ー認知バイアス入門』ソシム.
- 山田優 (2023). 『ChatGPT翻訳術ー新AI時代の超英語スキルブック』アルク.
- Zhang, Y., & Cui, J. (2023). The relationship between syntactic complexity and rhetorical stages in L2 learners’ texts: A comparative analysis. English for Specific Purposes, 72, 51–64.
- Zheng, L., et al. (2022). A combination method of resampling and random forest for imbalanced data classification. 2022 4th International Conference on Advances in Computer Technology, Information Science and Communications (CTISC), pp. 1–5.
