テキストマイニングの基礎技術と応用(テキストマイニングノキソギジュツトオウヨウ)

Name: テキストマイニングの基礎技術と応用
Author: 那須川 哲哉/吉田 一星/宅間 大介/鈴木 祥子/村岡 雅康/小比田 涼介
ISBN: 9784000298971

著者:: 那須川哲哉/吉田一星/宅間大介/鈴木祥子/村岡雅康/小比田涼介(ナスカワテツヤ/ヨシダイッセイ/タクマダイスケ/スズキショウコ/ムラオカマサヤス/コヒタリョウスケ)
出版社:: 岩波書店
出版日:: 2020年12月18日頃
ISBN:: 9784000298971
価格:: ¥3,850
シリーズ:: テキストアナリティクス　第2巻
在庫:: 1
判型:: 全集・双書

★★★☆☆3.0(2 件)

総合

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中級者向け

機械学習自然言語処理データ分析テキストマイニング辞書構築類似検索アルゴリズム統計研究応用

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書籍紹介

研究と実応用の両面に従事する研究者が、テキストデータを活用するための実践的なガイドを提供する。基盤技術に関する学術的な解説や活用事例にとどまらず、誰もが成果を出すことができるように、必要となる視点を示す。新しい研究トピックを取り上げることで今後のテキストマイニングの進化の方向性も展望する。
はじめに

第 1 章テキストマイニングの基本
1. 1 テキストマイニングが可能にすること
1. 2 検索や分類とテキストマイニングの違い
1. 3 テキストマイニングの基本的な仕組み
1. 4 テキストマイニングの難しさ
1. 5 テキストマイニングのための自然言語処理
1. 6 テキストマイニングのための分析技術
1. 7 テキストマイニング成果を出すための留意点
章末問題／参考文献

第 2 章テキストマイニングのための辞書構築
2. 1 テキストマイニング辞書の性質
2. 2 テキストマイニング辞書の構築支援
2. 3 対話的辞書構築支援システム
2. 4 終わりに
章末問題／参考文献

第 3 章機械学習の応用による文書類似検索
3. 1 類似検索の概要
3. 2 類似検索の課題
3. 3 教師なし学習
3. 4 類似度と特徴ベクトルの定義
3. 5 単語から特徴へ
3. 6 検索漏れと自動分類
3. 7 ランキング学習
3. 8 終わりに
章末問題／参考文献

第 4 章膨大なデータを高速処理する索引技術
4. 1 分析に必要なデータ量の求め方
4. 2 データを 10 倍にすると分析効果は何倍になるか
4. 3 大量のデータを扱うためのインデクスとは
4. 4 テキスト分析におけるトップ k クエリ
4. 5 DFP アルゴリズムによるランダムアクセスの回避
4. 6 「キーワードの大半は関連がないこと」を利用する技術
4. 7 カーディナリティフィルタのプログラミング
4. 8 インデクスから眺めたテキストデータ分析
章末問題／参考文献