実践 Rによるテキストマイニング―センチメント分析・単語分散表現・機械学習・Pythonラッパー [単行本]

実践 Rによるテキストマイニング―センチメント分析・単語分散表現・機械学習・Pythonラッパー の 商品概要

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　Ｒによる日本語テキスト解析の基礎
  第２章　センチメント分析
  第３章　構造的トピックモデル
  第４章　Ｔｗｉｔｔｅｒ投稿テキストの評価
  第５章　機械学習による予測
  第６章　単語分散表現
  第７章　ＲからＰｙｔｈｏｎライブラリを実行

• 出版社からのコメント

  センチメント分析や単語分散表現，機械学習との組み合わせまで．Rによる，一歩先のテキストマイニング手法を解説！

• 内容紹介

  今やテキストマイニングは，文章を単語に切り分けて，単語の出現頻度を数えるだけにはとどまりません．
  
  商品やイベントに対するSNS上の意見をポジティブ・ネガティブに分ければ，何が評価されて，どこを改善すべきかが一目瞭然．
  政治家の演説のトピックが，時代とともにどう移り変わってきたかを解析すると，社会の変化を見て取ることもできます．
  小説の話題展開の流れや，登場人物とキーワードの結びつきも，自動で分析可能です．
  
  
  文書解析で本当にやりたかったこれらのことは，Rで手軽に実現できます．
  
  テキストマイニング定番書の著者による，次の一歩のためのやさしい手引きです．
  ［もっと基本的なことから学びたい方は，同著者による「Rによるテキストマイニング入門[第2版]（森北出版）」もご覧ください］
  
  〈本書で扱う主な内容〉
  ●センチメント分析
  　日本語極性辞書を用いて，単語の極性からテキスト全体がポジティブかネガティブか判断．
  ●単語分散表現
  　単語の頻度だけでなく，出現位置に注目し，単語どうしの意味の関連性を数値化．
  ●機械学習，ディープラーニング
  　機械学習を用いて，より高度な解析も実現．Pythonを前提とした訓練済みモデルやディープラーニングのフレームワークも，RStudioから簡単に利用可能．

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  石田 基広(イシダ モトヒロ)
  １９８９年東京都立大学大学院人文科学研究科修士課程修了。１９９１年東京都立大学大学院人文科学研究科博士課程中退、広島大学文学部助手。１９９４年徳島大学総合科学部講師。１９９６年徳島大学総合科学部助教授。２００８年徳島大学総合科学部准教授。２０１２年徳島大学大学院ソシオ・アーツ・アンド・サイエンス研究部教授。２０１７年徳島大学大学院社会産業理工学研究部教授

実践 Rによるテキストマイニング―センチメント分析・単語分散表現・機械学習・Pythonラッパー の商品スペック