こんな人におすすめ：
- 自然言語処理を利用したデータ分析に興味があるエンジニア
- CSV形式のテキストデータを効率的に処理したいデータサイエンティスト
- ChatGPTや生成AIで実務効率化を図りたいマーケター
プロンプト例：
CSVファイルに含まれる商品説明データを自然言語処理で解析してください。特徴語とカテゴリ分類が可能なアルゴリズムの設計例を示し、データ前処理からモデル適用までのステップを教えてください。
プロンプト例の出力結果：
まず、CSVのテキストカラムに対して正規化やトークン化を行い、形態素解析を用いて単語を分割します。次にword2vecやBERTなどで各単語をベクトル化し、特徴語の抽出を行います。特徴語をもとにカラムを分類する場合は、Transformerベースの文書分類モデルを使い、文脈も考慮することで高精度にカテゴリ分類が可能です。具体的な実装例としてはPythonでの前処理コードやTensorFlow/PyTorchを用いたモデル学習例を提示します。CSVの構造化データを最大限に生かし、再利用可能で効率的な自然言語処理パイプラインの設計をご提案します。
