テキストマイニングは大量の文章から有益な情報を抽出するための技術で、その解析手法は様々ですが、大別するとスコアリング系のものとポジショニング系のものに分類することができます。
特徴語、特徴文、ポジネガ分析などは単語のもつスコア情報を表現のベースとするスコアリング系の技法であり、複数の単語の配置から視覚的に概要把握を行うものがポジショニング系の技法です。
ポジショニング系の技法はテキスト可視化とも呼ばれ、単語の分析では共起ネットワーク(Key Graph、KH Coderなど)や、出現頻度に応じて色や大きさを変えて配置する Word Cloud などがあります。
任意の文章群を入力すると、形態素解析ならびに複合語解析を行い、それぞれの要素(キーワード)のつながりをネットワーク図(Key Graph)で出力します。解析対象となった文章が、どのようなキーワードで構成され、どのようなつながりを持って構成されているか理解できます。
グラフ上で項目同士を結ぶ線は、それらの単語間に共起性(結びつき)があることを示します。これらの関係からデータに対する解釈やシナリオの発案を進めていくために利用します。
用途としては、twitterやブログの投稿文分析やコールセンターの問い合わせ分析、セミナーなどでのアンケート(自由回答)分析など、多岐に渡ります。
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