テキストデータ解析のワークフローとその応用例

概要

文書データを上手に活用することで、今まで見えなかった新たな知見を発見し、現状の問題を改善する方向性を定めることができます。しかし、文書に含まれるテキストデータは数値データとは異なりそのままでは解析に不要な情報が含まれていることが多い点や、同じ単語であっても周辺の単語によりコンテキストが変化するなど、扱いが難しいという問題点があります。そのため、文書を解析する場合、テキストデータに特化したデータ理解の方法や適切な前処理が必要になります。

本Webセミナーでは、テキストデータの可視化によるデータの理解、テキストの整形や数値化などの前処理、機械学習手法による分析といった自然言語処理の典型的なワークフローに従って、課題を解決する流れを紹介します。また、評判分析などの例に基づき、テキストデータ解析に合う機械学習の手法選択や複雑なデータから効率的に知見を発見する方法をお見せします。