文章からの宝探し：テキストマイニングの仕組み

テキストマイニングは、自然言語処理を用いてテキストデータから有益な情報を抽出する手法です。この記事では、テキストマイニングの種類ややり方、分析手法、おすすめのツールをわかりやすく解説します。

テキストマイニングとは？

テキストマイニングは、通常の文章からなるデータを単語や文節などの単位で区切り、それらの出現の頻度や共出現の相関、共起関係、出現傾向、時系列などを解析する手法です。具体的には、以下のようなことが行われます：

1. 単語の抽出: テキストから頻出する単語や特徴的な単語を抽出します。
2. トピックモデリング: テキスト内のトピックやテーマを特定します。
3. 感情分析: テキストが肯定的、否定的、中立的などの感情を持っているかを判定します。
4. 関連性の分析: 単語同士の関連性を調査し、意味的に近い単語をグループ化します。

テキストマイニングの手法

テキストマイニングにはさまざまな手法がありますが、主なものをいくつか紹介します：

1. ワードクラウド: 頻出する単語を視覚的に表現したもので、テキスト内の重要なキーワードを把握するのに便利です。
2. 共起ネットワーク: 単語同士の共起関係をグラフで可視化します。
3. トピックモデリング: テキスト内のトピックを特定し、関連する単語をグループ化します。