SPSSで簡単テキストマイニング - あんちべ！
SPSSで簡単テキストマイニング View more presentations from SPSSはPythonと連携することが出来ます。SPSSは大変多機能ですが、業務で実際扱うデータは一筋縄にはいきません。様々な前処理が必要です。SPSSに落とし込めるよう、データの整備やクリーニングをPythonで簡単にやってしまいましょう。今回はテキストをSVMにかけるための下準備をPythonで行います。形態素解析にはMeCab-野良ビルドを用います。まずは頻度カウントしてみます #coding:utf-8 import sys import MeCab #MeCabを呼んで使えるようにする tagger = MeCab.Tagger("-Owakati") #分かち書きをする指定 read_file = sys.argv[1] #コマンドラインから読み込むデータファイルを指定する all_te
ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
Perlで入門テキストマイニング » SlideShare (share powerpoint...
2. テキストマイニング（１） 評判情報。ポジティブ、ネガティブ • プロフィール。ブロガーの性別、年齢、地域 • そのページに関連した広告とか。 • 関連語。 • もしかして○○？ • クラスタリング。グルーピング。 •
自由回答データを定量的な切り口で分析するには？ ― ＠IT情報マネジメント
Webなどを通じて、顧客や利用者の意見を集めることが簡単にできるようになってきた。しかし、非定型の自由回答データは非常に有意義な意見を得ることができる反面、分析するのに手間が掛かる。手軽に定量分析する方法はないだろうか？ Webや電子メール、ケータイの普及で、幅広くさまざまな意見を募ることが安上がりにできるようになってきました。最近ではブログやSNSなどのCGMと呼ばれる口コミ系メディアも花盛りです。 Webアンケートも広く行われていますが、アンケートの回答は「出題側の仮説に影響される」という制約があり、“意外な発見”にはなかなか結び付きません。 一方、メールなどで寄せられる自由回答や意見・要望はそうした制約もなく、何かビジネスのヒントがありそうですが定量的な分析ができないという弱みがあります。せいぜい分析者が文章を読んで主観的に解釈するぐらいにしか活用していないのではないでしょうか？ あ
Windows用テキストマイニングツール"termmi"
はじめに "termmi"はWindows上のテキストファイルの専門用語を複数ファイル間で比較するシステムです。Windows専門用語抽出システム"termex"を用いても複数ファイル間の比較は行えますが、重要度の比較が行いにくいなどの問題がありました。テキストマイニング専用に作成した"termmi"を使うことにより複数ファイル間の重要度の数値比較を有意に行えるだけではなく、各文献の共通部分などさまざ まな比較結果を求めることができます。 機能と使い方 １．複数のテキストファイル(Shift-JIS)を入れたフォルダを、termmiのアイコンにドラッグ＆ドロップします。 （和文の場合は「専門用語分析（和布舞）」アイコン、 英文の場合は「専門用語分析（英文）」アイコンになります） ２．termmiの各サブフォルダに処理結果が保存されます。内訳は次のとおりです。 （１）outputフォルダ 処
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テキストマイニング 無料ツール by ユーザーローカル
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