2023年もあっという間に終わります。 １年は早いと毎年、思うのですが、その早さは歳を重ねる毎に加速しているような気がします。 今年１年、わたしが投稿したブログを「ユーザーローカル テキストマイニング（https://textmining.userlocal.jp/）」というツールを使って「スコア」による分析をしたら、以下の結果となりました。 情報セキュリティは、このブログの骨格ですので、目立つのは当然です。情報セキュリティに関係が深い、パスワードや個人情報もやはり目立ちますね。 概ね、想定通りの結果ですが、異質な感じを受けるのが「韓国ドラマ」というキーワードです。 現在、わたしは、ネットフリックス、Amazonプライム、ユーネクスト、ディズニー＋と、主要な動画配信サービスと契約し、韓国ドラマと共に生活をしてます。ブログで韓国ドラマについて言及する機会も多かった年だと思います。 韓国ドラマ
【新サービスのお知らせ】リサーチ＆コンテンツ[詳細はこちら]※料金付き BtoB WEBページのPR集客とコンバージョンを引き上げる総合サービスメニューです。ターゲット設定、全体企画、調査実施、分析コンテンツ、プレスリリース、ダウンロード用白書制作まで。特設ページで詳しくご案内しています。 ChatGPT (チャットGPT)テキストマイニング 準備と概要 【GPT_Textminingシリーズ一覧リンク】 第１回 入門編・グーグルスプレッド＆API 第２回 グーグルスプレッド・サマライズ等 第３回 通常の対話型インターフェイスを使った単語抽出など 第４回 マイニングツールKH-Coderとの連携について 第５回 ワードクラウドを表示するHTMLを作る 第６回 エクセルをそのままコードインタープリターで加工する 【はじめに】 アンケート調査やカスタマーサポートの業務では、顧客の自由回答や問い
自分のブログ記事をテキストマイニングで分析し、過去の興味やトピックを言葉の出現頻度から探ります。12月のブログ記事の総文字数約4万字を分析し、どのようなキーワードが頻出しているかを調査しました。 先日「叡智の三猿」ブログのスロトレ様が紹介されていた記事があまりにも興味深いものだったので、私もまねしてみました。テキストマイニングを用いたワードクラウドの作成です。スロトレ様のテキストデータは昨年1年分のブログ記事を読み込ませて作成されたとのこと。 紹介されているのワードクラウドは、ブログのテーマである「情報セキュリティー」が大きく表示されていますが、その下に「韓流ドラマ」があります。韓国ドラマには情報セキュリティを題材にされたものが多く、取り上げることがあったからとのことです。 私のブログではどんな結果が出るのでしょうか。ブログに打ち込んだ文章は、書きたいことについてそのときに頭に浮かんだ単語
『Pythonによる金融テキストマイニング』（朝倉書店）を読みました。180 ページ弱で金融関連文書を題材にした話題がまとまっていて、この領域に飛び込む初学者向けに紹介しやすい書籍だと感じました。 www.asakura.co.jp 章立てを以下に示します。第 1 章で全体像を示した後、第 2 、 3 章で開発環境構築と MeCab などのツール・ライブラリを紹介します。第 4 章から第 7 章は、応用事例です。最後に第 8 章で、書籍内で扱えなかった話題や将来展望を解説しています。 金融テイストマイニングの概要 金融データ解析・機械学習の環境構築 テキストマイニングツールの使い方 多変量解析を用いた日銀レポート解析と債券市場予測 深層学習を用いた価格予想 ブートストラップ法を用いた業績要因抽出法 決算短信テキストからの因果関係の抽出 金融テキストマイニング応用の課題を将来 まず、第 4
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テキストマイニングで、２０２３年のブログをふりかえりました - 叡智の三猿
ChatGPTを使ったテキストマイニングの方法 | Marketing Junction
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