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 |
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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 |
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大森 寛文 菰田 文男 杉浦 政裕 大津 良司 |