テキストマイニング

テキストマイニングとは

テキストマイニングは、文章データから有用な情報を抽出するデータマイニングの一種です。大量のテキストデータを単語や文節で区切り、出現頻度、相関関係、出現傾向などを分析します。これにより、隠れたパターンや関係性を発見し、ビジネスや研究に役立てることができます。

歴史

テキストの統計的分析は古くから存在し、計量文体学では文章の特徴を定量的に分析し、執筆者を推定する試みがありました。初期の手法は原始的でしたが、テキストを構成要素で区切り構造化するという点で、現代のテキストマイニングの基礎となっています。

20世紀後半には、社会学的な概念を追求するための新聞分析や、プロパガンダ分析が大規模に行われました。社会科学の理論や統計手法が導入され、テキストマイニングの発展を支えました。1990年代後半からは、テキストデータマイニングという名称が使われるようになり、現在ではテキストマイニングが一般的です。

分析手法

テキストマイニングの分析手法は、大きく分けて2つのアプローチがあります。

Correlationalアプローチ: 多変量解析を用いてテキストの分類・発見を自動的に行う手法です。分析者の主観が入りにくいという特徴があります。
Dictionary-basedアプローチ: 分析者が設定したコーディングルールに従って分類していく手法です。分析者の知識や問題意識を反映できます。

樋口康彦氏は、この2つのアプローチを統合した「接合アプローチ」を提唱しています。データを客観的に要約する段階と、理論仮説に基づいて分析する段階を明確に区別し、行き来することで、より信頼性の高い分析が可能になります。

一般的な分析の流れは、以下の通りです。

1. 準備作業: テキストの電子化、表記ゆれの修正などを行います。
2. 加工と処理: 形態素解析、構文解析、意味解析などを用いてテキストを構造化します。
3. データ集計と分析: データの抽出、分析、視覚化を行います。

テキストの視覚化

テキストマイニングでは、分析結果を視覚的に表現することが重要です。要素の頻度を集計し、棒グラフ、折れ線グラフ、ワードクラウド、共起ネットワークなどの手法を用いて可視化します。これにより、データ全体の傾向を把握しやすくなります。

テキストマイニングの効果

テキストマイニングは、顧客の購買傾向を分析するデータマイニングとは異なり、提供側の状態を把握するのに役立ちます。商品の評価や顧客サービスの問題点などを把握し、改善に繋げることができます。また、計量的な手法を導入することで、分析の客観性や信頼性を高めることができます。

ソフトウェアの例

KH Coder
MLTP: MultiLingual Text Processor
MTMineR

関連項目

文書分類
名前解決
文書処理
全文検索
固有表現抽出
* ウェブマイニング

テキストマイニングは、大量のテキストデータから価値ある情報を引き出す強力なツールです。ビジネス、研究、社会分析など、様々な分野での活用が期待されています。

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