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集計作業のお悩みをAIで解決/第4話「文章自由回答データを効率的に集計する”教師なし学習AI”とは」|マクロミル公式note
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集計作業のお悩みをAIで解決/第4話「文章自由回答データを効率的に集計する”教師なし学習AI”とは」|マクロミル公式note
前回は、意見や感想などの文章で記述された自由回答データの集計についてご紹介しました。今回はAIを活... 前回は、意見や感想などの文章で記述された自由回答データの集計についてご紹介しました。今回はAIを活用して効率化するプロセスをご紹介します。 1.「教師なし学習AI」で行われる処理 今回もアンケートで得られた「作りたてコーヒーサービスがあったら利用したいか」という質問に対する以下のような文章での自由回答データを使用します。前回はアフターコーディングを人の手で行う方法をご紹介しましたが、今回はAIでアフターコーディングを効率的に行う過程を解説していきます。 今回は「教師なし学習」という種類のAIを活用して、分類分けを行います。ここでは大きく分けて3つの処理を経て文章のデータを分類します。 ※教師なし学習の定義やAIの分類については第3話 をご参照ください。 (1)文章分解:形態素解析などで文章を細かく分解 (2)ベクトル化:分解した文章を「複数の数値の組」でデータ化 (3)クラスタリング:デー