昨今改めて注目されている「テキストマイニング」について解析対象の決め方、分析に必要な技術や分析ツールをご紹介

 

特集概略

 

現代社会ではITシステムの性能が向上し、単体の企業だけで膨大なデータを蓄積できる仕組みが運用されるようになっています。他方で、自社内に留まらず、SNSや公官庁・自治体などがインターネット上で公開しているデータも含め、オープンデータと呼ばれる第三者が提供するデータも大量に存在し、データを活用することの魅力は日に日に増していると考えられます。

そうなると、データが蓄積されているのであれば、有効に活用出来ないか?と考えるのが企業人の性でしょう。ただ、実際にデータを活用したいと考えても、

 - 何のために解析するのか?
 - どのデータを活用するか?
 - どんな技術を使えばよいか?
 - どんなツールを使えばよいか?

など、考えるべきことは多岐にわたります。
もちろん、これまでにも述べてきた通り「解析の目的」や「期待する効果」は、解析を行う前に考えておく必要があります。

今回の特集では、「日本語の解析」に特化して、活用できる技術・解析した事例をご紹介させて頂きます。是非、皆様の回りにあるテキストデータの活用のヒントになることを期待しています。 また、本記事の不明点がございましたら、ページ下部にある「お問合せ」からお気軽に一言お声がけください。

§そもそもテキストマイニングとは? wikipedia
・テキストマイニング
「文字列を対象としたデータマイニングのことである。通常の文章からなるデータを単語や文節で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出す、テキストデータの分析方法である。 テキストデータの多くは形式が定まっておらず、また日本語は英語などと比べて単語の境界判別の必要性(→わかち書き)や文法ゆらぎが大きい点において形態素解析が困難であったが、自然言語処理の発展により実用的な水準の分析が可能となった。テキストマイニングの対象としては、顧客からのアンケートの回答やコールセンターに寄せられる質問や意見、電子掲示板やメーリングリストに蓄積されたテキストデータなどがある。」


出典 テキストマイニング (ウィキペディア)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%86%E3%82%AD%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%9E%E3%82%A4%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0

テキストマイニングの取り組み方

 

テキストマイニングを行う際には、次の4つの作業に分解すると理解しやすいです。
1.解析とする対象
2.データの準備
3.分析技術
4.分析ツール
1〜4については、以下のリンク先で詳細をご紹介いたします。

1.解析とする対象

論文・研究レポート・特許/出願詳細

技術研究

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2.データの準備

アイズファクトリー

データ解析

  • 株式会社アイズファクトリー
大量文書データの検索・可視化

データ解析

  • 株式会社アイズファクトリー
用語集詳細

データ解析

  • 株式会社アイズファクトリー

3.分析技術

アイズファクトリー

データ解析

  • 株式会社アイズファクトリー
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データ解析

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4.分析ツール

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