テキストマイニング技術の活用に向けて読んでおきたい12のプレゼン資料 - コーパスいぢり 〜langstatの研究日誌〜「遊び」をクリエイトするAI デスピサロを相手に、効くはずのないザラキを唱えまくるクリフトを見ながら、AIというのはなんてアホなのだろうと思った。多分、それが、僕が初めてAIに出会った瞬間だったと思うのだけど、時は過ぎ、現代では生成AIを中心とした「かしこいAI」たちが世に溢れていて、…
Morphological Analyzer - Language Grid Playground
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大量のテキスト情報を課題解決に役立てる - 大量のテキスト情報を課題解決に役立てる：ITpro
企業は顧客の声などの大量のテキスト情報を容易に収集し蓄積できるようになった。だが、その全体像や動向を効率的に把握する手段を持たなければ、業務改善や課題解決には役立てられない。そこでテキストマイニングツールを「VOC（Voice of Customer＝顧客の声）への対応」「僅かな予兆への対応」「ウェブマーケティング」といった課題解決に役立てるコツを、事例をベースに解説していく。 目次
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門：テキストマイニングで始める実践Hadoop活用（1）（2/3 ページ） Hadoopは、どのような場面で活用できるのか？ Hadoopの強みは、MapReduceを使って、数時間以上かかるようなバッチ処理を複数マシンに分散して、高速化できることです。つまり、1台だと少なくとも数時間以上かかるような、大量のデータを読み込んで解析する処理、大量の計算が必要な処理に向いているということになります。 例えば、Yahoo! JAPANでは、検索をする際のクエリなどのログ解析にHadoopを使用しています。 検索ログを解析することで、検索クエリに関連するワードを表示する「関連検索ワード」や、検索窓に一部の文字を入力するだけでキーワードが補完される「キーワード入力補助」、検索クエリに関連するYahoo! JAPANのサービスの情報を表示する「ショート
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
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Word VBAによる文章の分析
