検索など、近年その活躍の場が一般ユーザの目に付くところまで広がって来ている。側面(運用など)はもちろん、「テキストマイニングとは何か」ということについても初心者にも分かりやすいよう、かなり丁寧に解説されている。重要なポイントが最初の方で述べられてる。[...]テキストマイニングというものは、あくまで人間が膨大な文書データを有効活用するためのツールであり、データ内容を解釈して判断を下すのは人間である。100万件の文書データに対し、一人の人間がそのすべてに目を通すことは不可能である。テキストマイニングを使いこなすことにより、100万件の文書データの中から有用な情報に焦点を当て、その内容を活用することが可能になる。(p.4)一般的なデータマイニングと異なり、「自然言語」がからむテキストマイニングは、現状の技術では実用上あくまでも人が主役とならねばならない(だから使いやすいGUIが必要となる)。こんな記述も:テキストマイニングを活用する上で最も重要なのが、『テキストマイニングは基本的に「気付き」を与えてくれるツールである』という考え方である。分析目的をしっかり設定しないと役に立つものは得られないとも:テキストマイニングに対して良く見られる誤解に、「貴重な文書データが大量にあるので、テキストマイニングにかければ何か面白い知見が自動的に得られるのでないか」というものがある。有用な結果を得るためには分析目的の設定やそれを実現するための意味的属性の設定が必要であり、この設定を行わずに処理しても、役に立つ結果が得られることはまずあり得ない。(p.45)この本で取り上げられている事例は主にコールセンター。「人力」の重要性が高い分野と言える。ブログのテキストマイニングは、切実度が低いので、もっとゆるい感じになるかと。レベル2「分類・整理」:文書の振り分け&内容把握。クラスタリング、クラシフィケーション。レベル3「分析(知識発見)」:価値のある知見を抽出。「店員の態度が最悪で商品Aを手に取ったら睨まれた。→「最悪」なのは「商品A」ではない。「良くない」「良くなくはない」「良いのでしょうか」「良いなら(買いたい)」→やっかい。表現の分野依存性:「とても悲しい」→「映画」ならポジティブ。ブログ運営者宛のメッセージをこっそり送信できます(非公開)このブログ内の関連コンテンツ:。