これまでの処理の結果を元にして、トピックス別の集計が可能になる。その結果、「どんなトピックスが何人から寄せられているのか」「全体のどのくらいの割合を示しているのか」を瞬時に把握することができる。 TRUE TELLERでは、単語ランキング、主な話題機能などで全体集計結果を提供し、テキストデータを俯瞰することができる。
[ThinkIT] 第3回：テキストマイニング技術の全貌 (3/3)
これまでの処理の結果を元にして、トピックス別の集計が可能になる。その結果、「どんなトピックスが何人から寄せられているのか」「全体のどのくらいの割合を示しているのか」を瞬時に把握することができる。 TRUE TELLERでは、単語ランキング、主な話題機能などで全体集計結果を提供し、テキストデータを俯瞰することができる。
Kazuho@Cybozu Labs: キーワード抽出モジュールを作ってみた
« IIS のログを tail -f | メイン | Lingua::JA::Summarize 0.02 » 2006年04月26日 キーワード抽出モジュールを作ってみた 一昨日、同僚の竹迫さんに、文書内からのキーワード抽出技術について教えてもらっていた時、わざわざ TF-IDF注1 用に別のコーパスを用意しなくても、MeCab だったら生起コストを辞書内に持っているんだから、それを使えばいいのではないか、という話になりました。 竹迫さんがその日のうちに作ってくれたプロトタイプで、アルゴリズムの改善とパラメータのチューニングを行ったところ、十分な品質が出そうなので、書き直して公開することにしました。 普通の Perl モジュールなので、 perl Makefile.PL && make && make install すれば使うことができます (15:50追記: すみません。 MeCab
[を] 形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出
形態素解析と検索APIとTF-IDFでキーワード抽出 2005-10-12-1 [Programming][Algorithm] 形態素解析器と Yahoo! Web 検索 API と TF-IDF を使ってキーワード抽 出するという先日の検索会議でのデモ、KEYAPI[2005-09-30-3]。 教科書に載っているような基本中の基本ですが、あらためてエッセンスを 簡単な例で解説したいと思います。 目的：キーワード抽出対象テキストから、そのテキストを代表する キーワードを抽出します。TF-IDF という指標を用います。（この値が大 きいほどその単語が代表キーワードっぽいということでよろしく。） TF-IDF を計算するためには、 (1) キーワード抽出対象テキスト中の代表キーワード候補出現数 (TF)、 (2) 全てのドキュメント数 (N)、 (3) 代表キーワード
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