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Pythonによるテキストマイニング入門

Python 3を使ったテキストマイニングの入門書！
Pythonによるテキストマイニング入門

このような方におすすめ

○購買データを扱い、顧客ニーズの調査やリサーチを行うマーケティング担当者など、テキストマイニングやデータ解析の基本を知って業務に活かしたい人
○データに基づいて意思決定をしたい経営者
○テキストデータを扱う人文・経営・社会科学の学生
  • 著者山内 長承　著
  • 定価2,750 円（本体2,500 円＋税）
  • A5　256頁　2017/11発行
  • ISBN978-4-274-22141-5
  • 定価￥
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  • 概要
  • 主要目次
  • 詳細目次
本書は、Pythonを使ったテキストマイニングの入門書です。Pythonのインストールから基本文法、ライブラリパッケージの使用方法などについてもていねいに解説していますので、Pythonに触れたことがない方でも問題なく使用できます。また、テキストマイニングも、概要から実例に至るまで一から解説していますので、Python・テキストマイニング両方の知識が全くない方にとって最適な入門書となっています。
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274221415/

正誤表やDLデータ等がある場合はこちらに掲載しています

第1章　テキストマイニングの概要
第2章　テキストデータの構造
第3章　Python の概要と実験の準備
第4章　出現頻度の統計の実際
第5章　テキストマイニングの様々な処理例
付録　Python, Jupyter notebook のインストール
第1章　テキストマイニングの概要
　1.1 テキストマイニングとは
　1.2 応用の例

第2章　テキストデータの構造
　2.1 テキストの構成要素
　2.2 統計分析・データマイニングの基本的な手法
　2.3 テキストマイニング固有の考え方

第3章　Python の概要と実験の準備
　3.1 Python とは
　3.2 プログラムを作って動かす環境
　3.3 Pyrhon の書き方ルール
　3.4 テキストマイニングに役立つライブラリパッケージ
　3.5 データの準備

第4章　出現頻度の統計の実際
4.1 文字単位の出現頻度の分析
4.2 単語の出現頻度の分析

第5章　テキストマイニングの様々な処理例
5.1 連なり・N-gram の分析と利用
5.2 共起（コロケーション）の分析と利用
5.3 語の重要性とTF-IDF 分析
5.4 KWIC による検索
5.5 単語のプロパティを使ったネガポジ分析
5.6 WordNet による類語検索
5.7 構文解析と係り受け解析の実際
5.8 潜在的意味論に基づく意味の分析とword2vec

付録　Python, Jupyter notebook のインストール