- データサイエンティストやマーケター
- カスタマーサポート担当者
- 研究者や分析業務に関わる技術者
テキストマイニング手法の特徴や適用手順を深く理解し、実務に活かすためのポイントを解説します。
プロンプト例
「テキストマイニングの代表的手法について、それぞれの特徴と日本語テキスト解析での注意点をわかりやすく説明してください。」
プロンプト例の出力結果
テキストマイニングの主な手法は次の4つです。
1. センチメント分析：テキストの感情を「肯定的」「否定的」「中立的」に分類し、顧客の反応や評価を把握します。
2. 共起分析：単語の共出現頻度を調べて、製品やサービスの特徴や関連キーワードを抽出します。
3. 対応分析：複数のカテゴリ間の関係性を視覚的に解析し、対象データの特徴を理解します。
4. 主成分分析：多変量データを少数の成分に要約して、複雑なデータ構造を簡潔に表現します。
日本語特有の課題としては、スペースがないため単語の分割（形態素解析）が必須で、辞書の精度や前処理が解析の質に大きく影響します。これらのポイントを踏まえて適切に手法を選択・調整することが重要です。
