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単行本（ソフトカバー）
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石田基広

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Rによるテキストマイニング入門(第2版) 単行本（ソフトカバー） – 2017/6/28

石田基広 (著)

27

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フリーの環境を使い,実践しながらひと通りの手法を学べる入門書です.ネット上にあふれる膨大なテキストデータを効率よく収集・分析する方法や,アンケート結果をデータに置き換えて分析する方法を紹介します.
初心者はもちろん,さまざまな手法を知りたいという読者にもおすすめです.

〈おすすめポイント〉
・基本的な手法のほか,ウェブスクレイピングやトピックモデルといった,最近注目の技術も紹介.
・ネットワークグラフ,ワードクラウドなどの可視化機能をふんだんに利用.データの特徴をつかむのに役立つ.
・実践には統合環境RStudioを導入.RStudioでは,マウスによる直感的な操作ができ,コードの補完機能などもあるので,簡単・快適に作業をすることが可能.

テキストマイニングの定番書を, Rのバージョンアップや新機能に対応して大幅にリニューアルしたものです.さらに使いやすく,充実した内容となっています.

【目次】
第1章テキストマイニングとは何か
1.1 データマイニングとテキストマイニング
1.2 応用事例
1.3 日本語処理
1.4 データ解析のツール

第2章テキストマイニングの準備
2.1 R のインストール
2.2 RStudio の導入
2.3 MeCab の導入
2.4 MeCab のインストール
2.5 MeCab の実行
2.6 RMeCab の導入
2.7 MeCab の辞書整備

第3章 R/RStudio 速習
3.1 プロジェクト
3.2 起動から終了まで
3.3 R におけるデータの基本型
3.4 ベクトル
3.5 関数
3.6 データフレーム
3.7 CSV ファイルの読み込み
3.8 データフレームの操作(添字)
3.9 リスト
3.10 リストの繰り返し処理
3.11 行列
3.12 パイプ処理
3.13 データフレームを操作する主な関数
3.14 制御構文
3.15 関数の作成
3.16 その他,便利な関数
3.17 グラフィックス

第4章文字処理と正規表現
4.1 文字データの検索・置換
4.2 stringr パッケージによる処理
4.3 正規表現で使われる記法
4.4 tm パッケージ
4.5 単語文書行列の生成

第5章 RMeCab によるテキスト解析
5.1 RMeCab パッケージ
5.2 短いテキストの解析
5.3 MeCab の解析出力をすべて取り込む方法
5.4 頻度表の作成と利用
5.5 単語文書行列の生成
5.6 N グラムのデータフレームの生成
5.7 関数一覧

第6章口コミのテキストマイニング—ウェブスクレイピング
6.1 SNS からのスクレイピング
6.2 ウェブスクレイピングの準備
6.3 バイグラムとネットワークグラフ

第7章アンケート自由記述文の分析—対応分析
7.1 沖縄観光への意見データ
7.2 アンケート自由記述文のデータ整形
7.3 意見データの対応分析
7.4 独立性の検定(カイ自乗検定)
7.5 対応分析

第8章青空文庫データの解析—ワードクラウドとネットワークグラフ
8.1 ダウンロードしたファイルの整形と解析
8.2 ネットワークグラフ

第9章テキストの分類—クラスター分析,トピックモデル
9.1 解析の準備
9.2 クラスター分析
9.3 所信表明演説のクラスター分析
9.4 潜在的意味インデキシング
9.5 特異値分解
9.6 潜在的意味インデキシングによる分類
9.7 トピックモデル

第10章書き手の判別—漱石と鴎外の文体比較
10.1 分析テキスト
10.2 N グラムを利用したクラスター分析
10.3 書き手の癖
10.4 主成分分析
10.5 主成分分析による作家の判別

第11章 Twitter タイムラインの分析—API の利用
11.1 Twitter API の利用
11.2 R での準備
11.3 twitteR の利用
11.4 特定のアカウントのツイートを取得
11.5 トレンドの取得

参考文献

索引

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本の長さ

192ページ
言語

日本語
出版社

森北出版
発売日

2017/6/28
寸法

15.7 x 1.2 x 22.1 cm
ISBN-10

4627848420
ISBN-13

978-4627848429
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商品の説明

著者について

徳島大教授

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 森北出版; 第2版 (2017/6/28)
発売日 ‏ : ‎ 2017/6/28
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 192ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4627848420
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4627848429
寸法 ‏ : ‎ 15.7 x 1.2 x 22.1 cm

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- - 564位人工知能
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カスタマーレビュー:
27

著者について

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石田基広

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徳島大学副理事・徳島大学デザイン型AI教育研究センター長

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知りたいけど分からない

入門用

2022年11月7日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

中古での購入です。テキストマイニングの事は知りませんでしたが、この本は入門用としては十分な内容を備えています。後半のTwitterライムラインも面白い。使える本だと思います。定番の形態素解析などの基礎から、アンケート自由記述の分析、特異分解、ネットワークグラフ、トピックモデル、青空文庫データの解析など様々な例が載っているので、Rを使用するしないにかかわらずマイニングテキストを勉強するには良い入門書だと思いました。

2018年6月29日に日本でレビュー済み

初版は1とIの区別がつかなかったり、「なぜ、こんなことが……」みたいな記述ミスがあって、結構ストレスがあったのですが、第２版ではそのあたりが改善されてます。
ただ、初版にはあったcsv書き出しの項目がなくなったり、windows環境だと再現できないような項目があったり、別のストレスはあります。

とはいえ、筆者がサイトで充実したサポートをしてくれているので（そのサポートの内容が書籍と異なってたりもするのですが）、RMeCabを学ぶものとしてはオンリーワンですし、テキストマイニングを学ぶものとしてもナンバーワンじゃないかと。

この本でテキストマイニングの基本的な内容を理解してからKHcoderを使うと、「自分が何をやってるか」だとか「何をやりたいか」だとかが自覚できると思います。

13人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

入門としては難しかったしエラーが多かった

2020年10月9日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

得意な人は分かりやすい本なのかもしれないけど、同じようにしてもエラーが多かったし入門としては難しかった。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

欄

実用的

2020年10月12日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

実用的

「テキストマイニングならこれ」と本のカバーにある通り

2017年10月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

第２版が出ているのは知っていたが、第１版とは内容がかなり違うということで購入した。新たにTwitterや青空文庫からデータを取得して解析する方法や、ワードクラウドとネットワークグラフの作成手順、またトピックモデルによる分類などが追加されている。特に違いが目立つのは、全体を通してRのコードに最近流行のパイプ処理が貫かれていることである。文字処理についても最新のパッケージが積極的に導入されている。続編の刊行を待望する。

15人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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