実践 Data Science シリーズ Python ではじめるテキストアナリティクス入門(ジッセンデータサイエンスシリーズ パイソンデハジメルテキストアナリティクスニュウモン)

★基礎技術と分析アプローチがわかる入門書の決定版!★

・「 spaCy ＋ GiNZA 」による一気通貫の分析がすぐに実践できる
・観光／金融・経済／ソーシャルメディアの分析事例をていねいに解説
・つまずきやすい「環境構築」もしっかりサポート

【本書はこんな人におすすめです】
・ Python の基本が身についたので、次はテキストアナリティクスを学んでみたい
・大学の講義やプログラミングスクールなどで自然言語処理について少し触れたが、もう少し詳しく学びたい
・テキストアナリティクスにつまずいたことがあったり、ブランクがあったりして再挑戦してみたい

【本書「巻頭言」より抜粋】
アイディア次第でさまざまな分析が可能になるのがテキストアナリティクスの面白さです.その反面,多くの場合,簡単に結果が出るものではありません.諦めずに試行錯誤を続けることが重要です.基本的には多様な可能性に思いを巡らせることが有効です.それには経験の蓄積が活きてきますので,やればやるほど成果を出しやすくなります.自分で実際にデータを処理し,試行錯誤をしてみるのがテキストアナリティクスのスキルを向上させる近道です.その考えから,本書では試してみることを重要視しています.
ーー那須川哲哉 (日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所主席研究員)

【サポートページ】
https:／／ github.com/tksakaki/kspub_ds_text_analytics

【主な内容】
第 I 部 テキストアナリティクスの基礎
第 1 章 テキストアナリティクスことはじめ
第 2 章 プログラミングの補足知識
第 3 章 環境構築
第 4 章 基礎技術
第 II 部 テキストアナリティクスの実践
第 5 章 データ収集
第 6 章 観光テキストの解析
第 7 章 金融・経済テキストの解析
第 8 章 ソーシャルメディアテキストの解析

第 III 部 応用技術・発展的な内容
第 9 章 実践的なテクニック
第 10 章 深層学習技術
第 11 章 環境構築の要らないテキストアナリティクス

付録 本書で利用する Python ライブラリ

【編著者紹介】
榊 剛史
株式会社ホットリンク 開発本部 R ＆ D 部長
東京大学未来ビジョン研究センター 客員研究員
中国・清華大学による世界的な AI 研究者 2000 人に選出。 2006 年電力会社にて情報通信業務に従事した後、東京大学博士課程に入学。 2013 年松尾研究室にて博士号取得。 2015 年〜株式会社ホットリンクに入社。

SNS の投稿、カスタマーレビュー、社内ドキュメント。テキストデータは至るところに蓄積されているのに、数値データほど分析の手が伸びていない現場は多くあります。本書は Python を使って日本語テキストを「読める形に整え、定量的に分析する」一連の流れを体験するための入門書です。

榊剛史氏らの共著で、形態素解析、 TF-IDF によるキーワード抽出、トピックモデル、感情分析、文書分類といったテキストアナリティクスの代表的な手法を、 Jupyter Notebook 上で動かしながら学ぶ構成になっています。深層学習ベースの大規模モデルに一足飛びに進むのではなく、古典的な手法から順に積み上げるため、各手法が「何を見ているのか」を直感的に把握しやすいのが利点です。

Python の基本文法と pandas によるデータ操作に慣れていれば読み進められる難易度で、自然言語処理の専門課程に進む前の足がかりとして適しています。日本語特有の前処理 (MeCab 、分かち書き) にも紙面を割いている点が、英語圏の NLP 書籍にはない実用的な強みです。