書籍のレビュー・概要
SNSやカスタマーレビューなど、大勢の人々の「今」をとらえたソーシャルメディアはテキストの宝庫だ。玉石混淆のコトバの海から、いかにして価値ある情報を引き出すのか。テキストマイニングの基礎から、ソーシャルメディアならではの動向分析、評判分析そして信頼性評価まで、多岐にわたる技術をコンパクトに紹介する。
書籍詳細
Takumi ブックス
ソーシャルメディアアナリティクス
著者略歴
- 奥村 学（おくむら・まなぶ） 東京科学大学総合研究院教授．専門は，自然言語処理，テキスト要約，語学学習支援，テキスト評価分析，テキストマイニング． 著書に『自然言語処理の基礎』(コロナ社)，『意見分析エンジン――計算言語学と社会学の接点』(共著，コロナ社)，『テキスト自動要約』(共著，オーム社)がある． 高村大也（たかむら・ひろや） 産業技術総合研究所人工知能研究センター研究チーム長．自然言語処理，特に言語生成や意見分析を専門とする．著書に『言語処理のための機械学習入門』(コロナ社)，『Agent AI for Finance: From Financial Argument Mining to Agent-Based Modeling』(共著，Springer)などがある．
目次
- はじめに 第１章 導入 1．1 言葉をコンピュータで理解する技術＝自然言語処理 1．2 いくつかのテキスト処理技術 第２章 テキストマイニングとは何か？ 2．1 テキストマイニングの基礎――パターンの発見 2．2 テキストマイニングの2つの出自 2．3 パターンの発見としてのテキストマイニング 2．4 テキストマイニングの前処理として用いられる自然言語処理技術 2．5 テキストデータの統計処理 2．6 狭義のテキストマイニング技術とは 2．7 第1報検出 2．8 面白いコンテンツの発見 第３章 ソーシャルメディアを対象としたテキストマイニング 3．1 テキストマイニングはどのように使えるか 3．2 動向分析 第４章 ソーシャルメディアアナリティクス 4．1 テキストアナリティクスとは 4．2 評判分析 4．3 書き手のプロファイリング 4．4 ソーシャルメディア上の情報の信頼性評価 第５章 評判分析 5．1 単語の感情極性分類 5．2 意見文分類 5．3 意見文書分類 5．4 アスペクトに基づく評判分析 5．5 領域適応 5．6 データセット，リソース 5．7 その他の話題 第６章 ソーシャルメディアごとのテキストアナリティクス 6．1 ブログを対象としたテキストアナリティクス 6．2 マイクロブログを対象としたテキストアナリティクス 6．3 口コミサイトを対象としたテキストアナリティクス 6．4 cQAサイトを対象としたテキストアナリティクス 第７章 ソーシャルメディアを用いたさまざまな分野でのテキストアナリティクス 7．1 「金融」テキストアナリティクス 7．2 「医療」テキストアナリティクス 7．3 「観光」テキストアナリティクス 7．4 「政治」テキストアナリティクス 7．5 「災害」テキストアナリティクス おわりに 参考文献 索 引
本文紹介
玉石混淆のコトバの海から、いかに価値ある情報を引き出すのか。動向分析や評判分析など、多岐にわたる技術をコンパクトに紹介。
抜粋：SNSやカスタマーレビューなど、大勢の人々の「今」をとらえたソーシャルメディアはテキストの宝庫だ。玉石混淆のコトバの海から、いかにして価値ある情報を引き出すのか。テキストマイニングの基礎から、ソーシャルメディアならではの動向分析、評判分析そして信頼性評価まで、多岐にわたる技術をコンパクトに紹介する。