元々好きなので、情報Ⅰの教員研修資料を見ていたら、なんと、青空文庫から「走れメロス」をダウンロードして、RMeCabで形態素解析して、KHCoderでテキストマイニングというのが載っていた。ここまで高校でやってもらえればすごく楽で… https://t.co/9QowDykGFn
yhkondo on Twitter: "元々好きなので、情報Ⅰの教員研修資料を見ていたら、なんと、青空文庫から「走れメロス」をダウンロードして、RMeCabで形態素解析して、KHCoderでテキストマイニングというのが載っていた。ここまで高校でやってもらえればすごく楽で… https://t.co/9QowDykGFn"
元々好きなので、情報Ⅰの教員研修資料を見ていたら、なんと、青空文庫から「走れメロス」をダウンロードして、RMeCabで形態素解析して、KHCoderでテキストマイニングというのが載っていた。ここまで高校でやってもらえればすごく楽で… https://t.co/9QowDykGFn
※実際に試した方から「Yahoo!ショッピングの商品レビューが全て取得できているわけではないらしい」「期待したよりも取得できるデータが少ない」といった感想をもらっています。きちんと確認できていませんが、APIの仕様なのかもしれません。（2020/10/24追記） 概要 最近テキストマイニングの勉強を始めたのだが、いい感じのサンプルデータが手に入らず苦労した。自分と同じ悩みを抱えている人もいるかもしれないので、自力でサンプルデータを準備するまでの試行錯誤を記事にする。 なお、私は職場でアンケートの自由記述（感想とか要望とか）を分析することが多いので、なるべく似た形式のデータを手に入れるのが目標。 手段の検討 青空文庫 テキストマイニングの本でもよく見かける青空文庫は、著作権の消滅した文学作品などを掲載したWebサイト。ただ、アンケートデータには似ていないので今回は見送り。 メリット 簡単にか
無料でテキストマイニングを行うやり方 テキストマイニングとは、大量のテキストデータから意味やパターンを抽出し、情報を解析・理解するプロセスです。抽出したデータは、効果的な経営戦略や商品・サービスの改善などさまざまな場面で役立てられますが、コストを抑えて実施したい場合もあるでしょう。ここでは、テキストマイニングを無料で行うやり方を解説します。 エクセルを使用したテキストマイニング エクセルを活用してテキストマイニングを行う場合、形態要素分解・単語の主計・ワードクラウドの作成が必要です。具体的には、以下のやり方でテキストマイニングを行います。 １．文章を単語化 MeCabやJanomeなどの形態素解析エンジンを用いて、文章を単語レベルで分解（形態要素分析）する。 ２．単語の集計 単語の登場数を「COUNTIF関数」を用いて集計する。 ３．ワードクラウドを作成 フリーのソフトかアドインを利用し、
全農広報部【公式】日本の食を味わう on Twitter: "一般の方の言う「お味噌汁が好き」というのは旬の野菜を具にしたり、お気に入りの味噌を使ったりして味わうのが好きなのであって、ツイートを分析して好きな具ランキングを作ったりテキストマイニングでにらと卵が一緒に呟かれる傾向を発見してニヤ… https://t.co/lXtS96fPnK"
一般の方の言う「お味噌汁が好き」というのは旬の野菜を具にしたり、お気に入りの味噌を使ったりして味わうのが好きなのであって、ツイートを分析して好きな具ランキングを作ったりテキストマイニングでにらと卵が一緒に呟かれる傾向を発見してニヤ… https://t.co/lXtS96fPnK
テキストマイニングの基礎知識｜3つの手法から活用例までわかりやすく解説 - Retrieva OFFICIAL BLOG
テキストマイニングとは、テキストデータを活用し、情報を抽出することを指します。社内のデータを活用して、テキストマイニングを行いたいと考えている担当者も多いでしょう。この記事では、テキストマイニングとは何なのか、目的や種類、代表的な手法などについて詳しく解説します。導入を検討している場合は、ぜひ参考にしてください。 テキストマイニングとは？ テキストマイニングの目的 テキストマイニングの種類 探索的データ解析 文書分類 教師あり文書分類 教師なし文書分類 テキストマイニングの代表的な手法 センチメント分析 対応（コレスポンデンス）分析 主成分分析 テキストマイニングでできること｜活用例で紹介 顧客からのフィードバックを分析 社内業務の改善策へ活用 市場動向や需要の予測を立てる テキストマイニングを活用する際の注意ポイント テキストマイニングをExcelで行う方法 手順 テキストを単語に分解す
はじめに この資料について この資料でやりたいこと gibasaやその他のRパッケージを使って、RMeCabでできるようなテキストマイニングの前処理をより見通しよくおこなうやり方を紹介します。 想定する知識など R言語の基本的な使い方の説明はしません。tidyverseなどの使い方については、他の資料を参照してください。参考までに、tidyverseなどの使い方についての紹介は次の資料がおすすめです。 私たちのR また、以降の説明ではRでの日本語テキストの前処理のやり方のみにフォーカスしているため、具体的なテキストデータの分析のやり方には一切踏み込んでいません。Rでおこなうようなテキストデータの分析の方法については、いずれも英語の資料ですが、次が参考になると思います。 Text Mining with R Supervised Machine Learning for Text Analy
おおき/SEO/デジタルマーケティング on Twitter: "SNSなどでターゲットの会話をまとめてコピペしてどこかに保存し一括で形態素解析ツールに入れてみよう。 例えばuserlocalの「aiテキストマイニング」は無料で高精度の分析が可能。 下記の例だと、財布の開けやすさとか素材にこ… https://t.co/CV9ZkAEC0J"
SNSなどでターゲットの会話をまとめてコピペしてどこかに保存し一括で形態素解析ツールに入れてみよう。 例えばuserlocalの「aiテキストマイニング」は無料で高精度の分析が可能。 下記の例だと、財布の開けやすさとか素材にこ… https://t.co/CV9ZkAEC0J
本稿は、「コミックマーケット97」第2新刊『月刊テキストマイニングレポート総集編2 続・ツイッターにおける女性差別に関する考察』の第3章として書かれたものです。 3.1 はじめに本書のまえがきでも採り上げた荻野稔などが使っている概念として「ツイフェミ」なる言葉がある。この言葉は、私が見た限りにおいては、「ツイッター」と「フェミニズム」を合わせた造語であり、主に「（男性）オタクや（男性）オタク向け表現をバッシングする”正しくない”フェミニズム、ないし男性嫌悪」という意味があるように思えるが、ただ概念としてはふわっとしたものであり、この言葉を振りかざす側も正直わかっていないのではないかという印象である。そこで、前章の手法を用いて、この概念についても見ていきたい。 3.2 ツイートの取得ツイートは、前章と同じように、フリーソフト「R」のパッケージ「twitteR」を使い、2019年12月12日に
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テキストマイニングのサンプルデータを自力で準備する - Qiita
【2024年版】無料のおすすめテキストマイニングツール比較！具体的な活用方法も紹介｜ITトレンド
RとMeCabによる日本語テキストマイニングの前処理
月刊テキストマイニングレポートVol.29：「ツイフェミ」とは誰か｜後藤和智＠テキストマイニングとか