Python で学ぶテキストマイニング入門(パイソンデマナブテキストマイニングニュウモン)

本書は Python による自然言語処理、あるいはテキストマイニングの初歩について解説したものです。
テキストマイニングとは、テキストをコンピュータで探索 (マイニング) する技術の総称です。ここで「テキスト」とは、小説や論文、あるいは新聞や雑誌の記事にとどまらず、インターネット上のブログ、あるいは SNS に投稿された文章など、およそ人間の言葉で書かれたものを指します。
Python の基本からテキスト分析の手順、形態素解析器の導入、さまざまな分析手法についてわかりやすく解説しています。また、本書の最後に、ディープラーニングを使ったテキストマイニング事例についても紹介します。

テキストデータから有用な情報を取り出す技術は、ログ分析からマーケティング、学術研究まで幅広い現場で求められています。本書はその入り口として、 Python を使いながら形態素解析、頻度分析、共起ネットワーク、トピックモデルといったテキストマイニングの基本手法を一通り体験できる構成です。

著者の石田基広氏は R によるテキスト分析の著書でも知られる統計・言語処理の研究者で、本書では Python (主に MeCab, gensim, scikit-learn) を用いて同様のワークフローを再現しています。コードを写経しながら「前処理で何を落とし、どの特徴量を残すか」の判断感覚を養える点が特徴です。深層学習ベースの手法に深入りする前に、古典的だが堅実なパイプラインを手元で動かせるようになりたい人に向いています。

注意点として、日本語のテキストマイニングは辞書やトークナイザの選定が結果を大きく左右するため、本書で学んだ手法をそのまま別ドメインのデータに適用すると精度が出ないことがあります。手法の原理を理解した上で、対象データに合わせた前処理を自分で設計する力を養う出発点として活用するのが適切です。