「ヤフコメ」と「はてブコメント」の違い。テキストマイニングより見えてきたもの - プリキュアの数字ブログ
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
複合語によるわかちがきとその重要性． | @DataSci
これはあくまで私個人の意見です． なぜ自然言語？ 昨今のビッグデータブームに相まって様々な確率論・統計学のビジネスへの応用が考えられてきました．先日紹介した書籍にもあるように，入会予測 ＝＞ロジスティック回帰 ，顧客のセグメンテーション ＝＞クラスタリング， 広告効果要因分解＝＞状態空間モデル＋ベイジアン，顧客育成＝＞アソシエーションルール，といった具合です．この膠着状態に一石を投じるには，もっと難しい先進の統計解析を勉強してマーケティングの言葉に翻訳すればよいのですが，残念ながら僕にそんな能力はなさそうです． じゃあどうするか？そのひとつの答えがデータソースの工夫です．運用体制を整えて強力なCRMでより上質なデータを集めるのもいいでしょう．でも手元にあるものを使うのが一番はやい，それがテキストデータです．個人的にはテキスト解析と数値解析を組み合わせた分析が未来あるなぁなんて思っています．
テキストマイニングから見えた、家電量販店に対する不満とは？【マイボイスコム調べ】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
twitterのデータをSPAMとHAMに分けてみる - Qiita
動機 前々からtwitterのデータを使って何かやってみたいな、と思っていました。そこで、MeCabとcabochaを入れるところから、SQLiteを活用した簡単な分類器を作るってみた次第です。 （遊びでやってみただ(ry ） 以下、やったことを適当にまとめていきます。 インストールしたもの MeCab 0.996 mecab-python-0.996 Virtual C++ 2008 Express Edition(vcvarsall.batが必要なためです) Cabocha(今回は使いませんので説明も全くしませんが、今後のために...) インストール方法などに関してはWindowsにmecab-pythonを導入を参考にして下さい。 このサイトでも太字で書いてあるのですが、mecab.hを書き換える時は必ず管理者権限で開いて変更を行って下さい。でないと、変更されたと認識されません。僕も
Clojure/kuromojiでテキストマイニング入門 ～形態素解析からワードカウントまで～ - あんちべ！
[テキストマイニング] Clojureでテキストマイニングをしたい！という方がTLにいらっしゃったので、 Clojureという言語とkuromojiという形態素解析器を用いたテキストマイニング入門の記事を書きます。 この記事の通り手を動かすと、様々なテキスト、例えばアンケートの自由記述やブログ、twitterなどの文章に形態素解析を掛け、ワードカウントと呼ばれる、ある単語が何回出現しているのかを解析する手法を使えるようになります。これを利用し、出現単語を頻度順に並べてランキングを作るなどして、その文書の特徴を明らかにするなどが出来るようになります。 ある程度コンピュータを使えることは求めますが、プログラミングの前提知識はさほど求めていません。そのため、所々天下りなところ（ここはとりあえずこうやってください！と説明無しの記述）もありますが、ご容赦ください。 形態素解析とは？ 形態素解析とは、
フリーの英文テキストマイニング可視化環境VOSviewer
VOSviewerは英文テキストの簡易テキストマイニング処理、そして、可視化の機能を有するフリーソフトです。英文の特許要約データやクレームデータ等が手元にあれば簡単にテキストマイニングを実施して、対象データの概略傾向や、良く出現するキーワード等の把握が可能です。（さすがに全文規模は無理） VOSviewerはこちらからダウンロードしてください。解凍したフォルダ内のVOSviewer.exeを実行するとVOSviewerが立ち上がります（Java6以降のランタイムのインストールが必要と思います）。 先ずは、データの前準備が必要です。 英文の特許データで、特許各１件毎に改行が入っているテキストデータ。データは要約でもクレームでも構いませんが、このような形式で準備する必要があります。また、英文以外の言語は非対応です。 用意するデータのサンプルは次のようになります。 A gaming machin
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
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〜