Pythonでテキストマイニングをする方法を詳しく解説します!
テキストマイニング(text mining)とは、テキスト(text:文章)とマイニング(mining:採掘)を合わせた造語で、膨大なテキストデータの中から価値のある情報を抽出する一連の作業のことを指します。
具体的には「自然言語処理」と呼ばれる技術を用いて、まず文章を「それ自体で意味をもつ最小単位(→形態素)」に分割します。この技術を自然言語処理の中でも「形態素解析」と呼びます。形態素解析を行った後、例えば「どの単語の登場回数が多いか」「時系列で見ると何か規則はないか」など価値創造につながる情報を統計学の知識等を用いて集計・抽出し、本来の目的に活かします。
自然言語処理、形態素解析に関する詳細記事は下記事項をご確認ください。
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そして、テキストマイニングを行う方法はいろいろありますが、その中でもおすすめなのが、Pythonを使う方法です。
その理由は充実しているモジュールにより、他言語よりも短いコードでテキストマイニングを行えるからです!
テキストマイニングの手法は以下のようなものがあります。
各技術についてざっくりと説明すると、
形態素解析
-先程説明した通り、文章を意味を持つ最小単位(→形態素)に分割する、テキストマイニングにおいて最初の一歩であり非常に重要な自然言語処理技術です。他4つの手法も、全て形態素解析を行うことが前提です。
センチメント分析
-例えばレビューや動画・ブログのコメント等の文章データからその人が持つ感情を読み取る技術です。
クラスター分析
-各個体の複数種類のデータ(例:人間各個体の「身長」「体重」「年齢」「居住地域」)から似ている性質の個体をグルーピングする統計学的手法です。
主成分分析
-クラスター分析と同様のデータに対して、似ている性質を持つ「変数」がないか分析し、それらをまとめて表す新たな「変数」を作成する統計学的手法です。この時、新たに作る変数の総数は既存の変数の総数よりも少なく、より低次元で(少ない変数で)対象を説明できるようになります。
ワードクラウド
-長めの文章、例えばスピーチ原稿やあるアカウントの今までの全てのコメント等から各単語の出現回数をカウントし、そして出現回数に応じた大きさの単語を一枚に並べて表現する手法です。
今回はこの5つの手法について、Pythonでの実装方法を解説します。
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