TokyoR_21: テキストマイニングで見る『機動戦士ガンダム』
This appendix contains 34 tables and figures with thermodynamic property data for various common gases, liquids, refrigerants and other substances. Table A-1 lists the molar mass, gas constant and critical point properties for over 30 common gases and refrigerants. The appendix provides property data including temperature-dependent properties of saturated liquids and gases, ideal gas properties, e
KH Coder: 計量テキスト分析・テキストマイニングのためのフリーソフトウェア
概要と特長 KH Coderとは、計量テキスト分析またはテキストマイニングのための自由ソフトウェアです。 アンケートの自由記述・インタビュー記録・新聞記事など、さまざまなテキストの分析にお使いいただけます。 プログラミング不要、マウス操作で本格的な分析 安心の分析プロセス完全公開、研究利用も多数 New! 機能紹介（スクリーンショット） スクリーンショット集 ［旧ページ：言葉・文書・可視化・他］ KH Coder 3 正式版の新機能 New! 機能追加プラグイン「文錦®」シリーズ New! ダウンロードと使い方 KH Coder 3 正式版ダウンロード (Version 3.02) 使い方を知るためのチュートリアル ヘルプ 質問＆エラー報告用の掲示板 ※投稿にはGitHubへの登録が必要（無料）［旧掲示板］ よくある質問（FAQ） 開発者が語る公式セミナー & サポート：㈱SCREEN A
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
第1回にこにこテキストマイニング勉強会に参加しました #nicotextmining - nokunoの日記
というわけで参加してきました。第1回 にこにこテキストマイニング勉強会 : ATND 目的テキストマイニングについての学習のスタートアップテキストマイニング技術に関して気軽に参加・議論することができる場の提供 概要テキストマイニングとは、例えば製品の評判をweb上のテキストから抽出したり、大量のアンケートテキストを分析するために用いられる技術であり、特にマーケティングの場で多くの利用例があります。この勉強会ではそうしたテキストマイニングを題材とし、用いられている要素技術とそれに関わる課題の議論、またテキストマイニングを実務に活かす方法について考えていきます。 会場のオラクルセミナールームでは隣でPythonハッカソンが行われており、そちらにも知り合いがいたり飲み物が無料だったりして居心地の良い場所が形成されていました（入るまでが大変でしたが‥）。Python Hack-a-thon 201
実践！ 「MapReduceでテキストマイニング」徹底解説
「青空文庫」をテキストマイニング！ 前回の「いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門」では、Hadoopとテキストマイニングの概要や構成、MapReduceの仕組み、Hadoopの活用場面などを解説し、Hadoopの実行環境を構築しました。今回から、Hadoopを使い、テキストマイニングのMapReduceプログラムを作成していきます。 「青空文庫」というサイトをご存じでしょうか。青空文庫は、著作権が切れた日本の文学作品を掲載しているWebサイトで、青空文庫の全データをDVDや、BitTorrentによる配信で入手できます。今回は、このデータを使ってテキストマイニングを行いましょう。 前回、テキスト分類で、著者の性別、年齢、地域、職業などの属性も推定できると書きましたが、青空文庫は、他のデータにはない、著者属性があります。青空文庫の作品は、著作権が切れて、作者がなくなっている場
いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門
ビッグデータ時代の救世主「Hadoop」とは 「Apache Hadoop」は今、最も注目を集めている技術の1つです。Hadoopとは、大量のデータを手軽に複数のマシンに分散して処理できるオープンソースのプラットフォームです。 Hadoopを活用している企業は年々増え続けていて、不可欠な技術になりつつあるといえるでしょう。 本連載では、Hadoopとは何か、Hadoopがどう活用できるのかということを、「テキストマイニング」に焦点を当てて解説していきたいと思います。 重い処理を複数のマシンに分散させる 複数のマシンに処理を分散させるには、プロセス同士の通信、監視、障害時の対応などを考えなければならず、プログラマにとってハードルが高いものです。しかし、Hadoopはそういった面倒くさい処理を一手に引き受けてくれ、プログラマは、やりたい処理だけに集中できます。 例えば、Hadoopを使うと、1
RMeCab - アールメカブ
_ 基本 2022 年 05 月 02 日 RMeCab_1.10 for R-4.2.0 (64bit・UTF-8のみ対応) 公開 2022 年 04 月 29 日 RMeCab_1.08 for R-4.2.0 (64bit・UTF-8のみ対応) 公開 2021 年 11 月 27 日 M1 MacOSX 用の注意を追記 2021 年 05 月 27 日 RMeCab_1.07 for R-4.1.0 (M1 Mac 用バイナリを追加で作成) 公開 2021 年 01 月 11 日 RMeCab_1.06 for R-4.0.3 (MacおよびLinuxでは辞書としてneologdを指定できるようになりました) 公開 R と MeCab? (ただしWindowsでは64bit UTF-8辞書版)の両方が既にインストールされているのならば R を起動し、コンソールで以下を実行すればRMe
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