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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

Rによるテキストマイニングを豊富な事例で解説！
　本書は、テキストマイニングの初心者に向けて活用事例を解説した入門書です。実務ですぐに応用したい人や、すでにほかの分析ツールを使っている方が参考にできる活用事例も豊富に掲載しています。
　また、実際のレポートや、データの収集からテキスト整形などの前処理、分析対象とする単語や品詞の頻度集計、分析対象に合わせた統計手法の選定、分析結果の可視化まで、分析プロジェクトにおける一連の流れを省略せずに解説しました。
　読者が実際にRによるテキストマイニングの分析ができるように最大限配慮しています。

はじめに

Part I　Rによるテキストマイニング
第1章　テキストマイニングの活用
第2章　Rの活用

Part II　日本語テキストマイニングの活用事例
第3章　授業評価アンケートの分析
第4章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析
第5章　スクレイピングによる特徴語抽出
第6章　Twitterにおける話題と感情の抽出
第7章　警察白書のトピック分析
第8章　文学作品の著者推定

Part III　英語テキストマイニングの活用事例
第9章　政治演説の言語分析
第10章　文学テキストの類型化

おわりに

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機械学習で捗るテキストマイニング！
機械学習を用いた本格的なテキストマイニングをやさしく解説！


本書は、フリーの分析ツールであるRを用いて、機械学習による大規模なテキストデータ解析の手法などをわかりやすく解説した書籍です。
(1) ウェブからのテキストデータの自動収集、(2) 生の「きたない」データを分析しやすい「きれいな」データにするための前処理、(3) 大規模データを解析するための機械学習の手法、(4) 分析結果を顧客や上司に分かりやすく伝えるための可視化の手法を丁寧に解説しています。
解説は、数式が苦手な読者もすんなりと読めるように、手法の原理を直感的に理解できるイラスト・図面を多用した構成としています。

主要目次
Part I　テキストマイニング
第1章　自然言語処理
第2章　テキスト処理
第3章　スクレイピング

Part II　機械学習
第4章　データハンドリング
第5章　教師あり学習―回帰
第6章　教師あり学習―分類
第7章　教師なし学習

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「テキストマイニングに必要な知識とはなんだろう？」 素朴な疑問に答えたテキストマイニング入門書の決定版！

　
　本書は、「テキストマイニングに必要な知識とはなんだろう？」という素朴な疑問に直球でお答えする入門書です。テキストマイニング自体に注力して、わかりやすく解説しています。
　単なるツールの説明にならないように、言語学や社会調査法の理論についても前半でていねいにふれ、さまざまな用途に応じたデータの視覚化手法を盛り込みます。また、テキスト分析やデータ分析のためのファイルの作り方についても詳しく説明します。