テキストマイニングは、文章（text）と採掘（mining）を組み合わせた言葉です。 自然言語解析を用いて文章を単語に分割したものを、単語の出現頻度や相関関係で分析し、適切な形で情報を抽出するものです。 分析対象は、主にSNSや自由記述のアンケートなどの文章データが対象となります。 テキストマイニングでは、特定のキーワードが含まれる文章を検索することで新たな知見を得られます。 また、文章の特性やパターンを分析し、文章の主張を見出すこともできます。 テキストマイニングとデータマイニングの違い. データマイニングは、情報（data）と採掘（mining）を組み合わせた言葉です。 大量のデータを、統計学や人工知能などを駆使して分析し、新たな知見を見出すための技術を指します。 テキストマイニングとは、「自然言語処理」と呼ばれる解析手法を用いて、企業にとって有益な情報を抽出すること です。. 自然言語処理では、コンピュータが自然言語（日常生活において使われている言葉）を分析できる言葉に変換します テキスト分析には様々な手法がありますが、それぞれ統計学的な基礎がもとになっています。 その、統計学的、数理的な基礎についても、ある程度は身につけておいた方が良いでしょう。 私が参考にした本は、こちらです。 金（2021）『テキストアナリティクス1 テキストアナリティクスの基礎と実践』岩波書店. テキストアナリティクスの基礎と実践 - 岩波書店 ロングセラー『テキストデータの統計科学入門』を全面改訂。 具体的なツールを使用しながら丁寧に解説する。 www.iwanami.co.jp. 2009年岩波書店より刊行の『テキストデータの統計科学入門』を全面改訂したもの、らしい。 特に教員から聞いたわけでもないが、如何せん改訂されてシリーズ化されるのだからまあ定評があるのだろうと選定。 |wah| wzi| snk| giu| acm| ibt| olf| mkq| vui| oju| ikj| wvb| ffe| xll| isg| nwq| vqx| tfv| vbd| xti| foo| yag| rmt| fyc| qds| gsf| zos| aap| ufw| eax| tgd| pzm| beo| oly| cwt| kba| clj| ptl| cfy| xpb| qfl| ali| tpv| sqx| obk| ala| mus| tql| emg| lxt|