【和から株式会社】テキストマイニング超入門動画抜粋
公開日
2024年12月5日
更新日
2025年1月19日

和から株式会社主催「テキストマイニング超入門」の講義の抜粋です。
テキストマイニングの今の実力について知りたい方は、ぜひ一度お越しください。
◎詳細・開催日程はこちら→https://wakara.co.jp/course/6805
TEXT MINING とは?
UCバークレーのマーティ先生が言うには、テキストマイニングとは「テキストデータを活用し、自動的に情報を抽出することで新たな発見を得るプロセス」です。これを日本語で簡単に説明すると、テキストデータを分析して、これまで見えなかった新しいパターンや知見を発見する技術、ということになります。
日本語特有の課題として、文節がスペースで区切られていない点があります。英語では単語ごとにスペースが入っているため、比較的容易に集計できますが、日本語では一文をそのまま解析する手間がかかります。この点が日本語テキストマイニングの難しさです。
テキスト分析の進化
パソコンが普及する以前、テキストデータの分析には非常に労力がかかりました。例えば、1冊の本や10年分のアンケートを分析するのは非常に困難で、限られた専門家のみが手がける領域でした。しかし、統計学や機械学習が発展したことで、近年ではテキストデータの分析が大幅に効率化しました。
なりすましの検出
「なりすまし」は、特定のパターンを見抜くことで検出できます。例えば、怪しいURLの使用や過去のなりすましデータとの比較が有効です。さらに口コミやレビューの場合、過剰に丁寧な文面や不自然な分量の文章が疑わしいサインとして挙げられます。
この分析には「共起ネットワーク」という手法が使われます。頻出する単語やフレーズをネットワーク状に整理することで、関連性やグループ構造を視覚化できます。
歌詞データを用いた分析
テキストマイニングは、音楽の歌詞データにも応用できます。たとえば、アーティストごとに特徴的な歌詞を分析したり、歌詞の傾向が似ているアーティスト同士を可視化することも可能です。
「対応分析」と呼ばれる手法では、歌詞の使用頻度やアーティスト間の関連性を視覚的に表現できます。この方法を使うと、同じジャンルやテーマを持つアーティストがグループ化される様子が一目で分かります。
テキストマイニングの可能性は無限大です。次回はさらに詳しい実例を取り上げて、その魅力を深掘りしていきます。お楽しみに!