人工知能を活かす経営戦略としてのテキストマイニング

大森 寛文
菰田 文男
杉浦 政裕
大津 良司
定価:2,860円(税込)

発行日:2019/08/09
A5判 / 200頁
ISBN:978-4-502-31811-5

送料について
本の紹介
AIの進化と普及によって、テキストマイニングに対する意義と必要性が一層の高まりを見せているなか、企業での実利用を重視した実践的なテキストマイニングの手法を提示する。

目次


人工知能を活かす
経営戦略としてのテキストマイニング
目次

序章 テキストマイニングの基本と使い方
 0-1 本書の構成
 0-2 テキストマイニングとは何か
 0-3 テキストマインンぐの留意点
 0-4 テキストマイニングの面白さ
 0-5 AIを使ったテキストマイニング
 0-6 働き方改革に合わせたテキストマイニングの使い方

第1章 人工知能研究の進展化における分野依存型テキスト
     マイニングの展望と課題

第1節 はじめに
第2節 自然言語処理研究が直面している問題状況
 2-1 自然言語処理におけるラベル付け問題と精度向上
 2-2 自然言語処理研究者による精度向上問題への省察
第3節 人口知能の発展による自然言語処理研究への期待と限界
 3-1 今日脚光を浴びる人工知能
 3-2 人工知能の研究領域と自然言語処理の位置づけ
 3-3 深層学習による自然言語処理への期待と限界
第4節 テキストマイニングの研究動向
 4-1 テキストマイニングのに関する研究論文件数の推移と
     研究分野別構成比
 4-2 上位3分野における研究内容の特徴
第5節 今後の分野依存型テキストマイニングの展望と課題
 5-1 データの分析・思考プロセスからみたテキストマイニング・
     ツールの位置づけ
 5-2 官民における自然言語処理研究の重点方向
 5-3 今後の分野依存型テキストマイニングの展望と課題

第2章 ピンポイントフォーカス型テキストマイニング手法
  ―健康管理用ウェアラブル機器ビジネスを事例として―
第1節 はじめに
第2節 テキストマイニング手法
 2-1 ピンポイントフォーカス型テキストマイニング手法
 2-2 利用するデータ
第3節 ピンポイントフォーカス型手法の手順
 3-1 ピンポイントフォーカス型テキストマイニングに求められる知識
 3-2 マイニングの手順(1) TBの作成
 3-3 マイニングの手順(2) 基本句の作成と進化
 3-4 マイニングの手順(3) TBの結びつけ
 3-5 TBを5文単位とすることの妥当性の検証
第4節 語の出現頻度分析
 4-1 単出現頻度の時系列による鳥瞰図の獲得
 4-2 単語セット作成のため人工知能全体の鳥瞰
第5節 共起出現頻度による人工知能の応用分野と特長語の発見
第6節 ピンポイントフォーカス型テキストマイニングのための
     ピンポイントのアクセス
 6-1 特長語の発見および特長語を含む基本句の作成
 6-2 特長語発見のための医療・介護・健康管理に関する語の
     出現頻度
 6-3 特長語の設定
 6-4 基本句の作成
 6-5 助詞も含めた共起関係の抽出
 6-6 深層学習の利用による基本句の進化
第7節 テキストの類似性によるちしきの精緻化
 7-1 クラスター分析によるTBの類似性発見
 7-2 特長語の検索によるTBの結びつけ
 7-3 深層学習を用いたTB間の類似性発見

第3章 深層学習による日本の水資源行政の国際分野の
     動向分析

第1節 はじめに
第2節 Word2vecを利用して関連キーワードを抽出するための
     パラメータの選定
 2-1 背景と目的
 2-2 分析方法
 2-3 分析結果、考察および結論
第4節 水資源白書の国際分野に限定したテキストから見る毎年
     出現する特定単語「協力」の意味の変遷
 4-1 背景と目的
 4-2 分析方法
 4-3 分析結果、考察および結論
第5節 おわりに

第4章 テキストマイニングに基づく手術ロボット研究の動向分析
第1節 はじめに
第2節 課題の設定
第3節 データと前処理,解釈上の注意
 3-1 データ
 3-2 データの前処理と解析手法
第4節 人工知能,ロボットの導入実態
第5節 人口知能・手術ロボットの利用用途
 5-1 脳神経外科の要素技術
 5-2 機能,要素技術別とAI,手術ロボットの共起頻度
第6節 アソシエーション分析による知識の精緻化
 6-1 アソシエーション分析
 6-2 触覚技術と人工知能・ロボットの関係
第7節 構文解説
 7-1 元データから獲得できなかった知識
 7-2 4および8単語TBによる知識獲得
 7-3 知識の精緻化(1) 複合名詞
 7-4 知識の精緻化(2) 句
 7-5 知識の精緻化(3) 主語,動詞,目的語,補語
第8節 むすび

第5章 機械学習,深層学習,テキストマイニングの融合による
     知識探索

  ―地域ブランディングに関する新聞記事の内容分析
第1節 背景と目的
第2節 事前知識とリサーチ・クエスチョンの設定
 2-1 地域ブランディングを取り巻く状況
 2-2 リサーチ・クエスチョンの設定
第3節 分析方法
 3-1 分析の全体像
 3-2 分析対象データの特性(Step1)
 3-3 専門用語(複合語)辞書の整備(Step2)
 3-4 文書トピックの推定手順(Step3)
 3-5 深層学習とテキストマイニングの組み合わせによる段階的
     分析の手順(Step4)
第4節 文書トピックの推定結果
 4-1 文書トピック推定結果
 4-2 トピックモデルの意義と限界
第5節 深層学習とテキストマイニングの組み合せによる
     段階的分析の結果
 5-1 地域資源の相違に基づくテキストの仕訳け
 5-2 地域ブランディングの活動目的の比較結果
 5-3 地域ブランディングの関与主体の比較結果
 5-4 地域ブランディングの活動内容の比較結果
 5-5 時系列分析の結果
第6節 総括と今後の課題



著者プロフィール
大森 寛文
菰田 文男
杉浦 政裕
大津 良司



著者紹介

大森 寛文(おおもり ひろふみ)

菰田 文男(こもだ ふみお)

杉浦 政裕(すぎうら まさひろ)

大津 良司(おおつ りょうじ)