Collective Matrix Factorization - 自然言語データのエレガントなデータ探索法 - - QiitaDeleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? データ解析を行う上でデータの性質を知ることは欠かせません．データの性質を知ること自体が価値を持つこともありますし，正しい前処理の方法やモデルを選択する為にもデータの性質を知らなければいけません． カテゴリー型の変数なら分布や従属変数との関係などの簡単な統計量を調べるだけでも多くのことがわかります． しかし自然言語データの場合は全く同じ文章が２度現れることはまずありません．文章を単語単位に分解して考えようとしても，単語の種類が膨大なため，データ探索は一筋縄ではいきません． 自然言語データの探索法は色々ありますが，今回の記事ではその中でも
