データ数ラベルごとに解析対象データの集計数を表示しています。解析データに含まれる文数、単語数を表示しています。特徴語ラベル別に集計した特徴的な単語を表示しています。品詞ごとに色分けして表示しています。(複数のラベルによく現れる上位10個の単語をハイライトしています)。単語の出現傾向ラベルごとに集計した単語の出現数を表示しています。グリッド表示においては、ラベルと単語の各交点に、単語の出現数を表すマーカーを表示しています。このマーカーは単語の出現数が多いほど、赤く大きく表示されます。ヒートマップ表示は単語の出現数を表にし、出現数の多い箇所ほど濃い橙色で表しています。折れ線表示では、横軸を時系列ラベルとし、単語の出現数の推移をそれぞれの折れ線グラフで表しています(時系列データ専用)。図表上部の「ラベル間出現率」ボタンを選択することで、各単語の出現率をラベル間で比較することができます。対応分析ラベルごとに単語の集計を行い、それらの関係を可視化した図です。紫色の四角で示されたラベル間の距離が近いほど、それらが似た内容であることを表します。ラベルと単語の距離が近いほど、そのラベル内の文章に出現しやすい単語であることを示します。階層的クラスタリングワードクラウドスコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示しています。出現する単語の頻出度を表にしています。与えられた文書の中でその単語がどれだけ特徴的であるかを表しています。「言う」や「思う」など、どの文書にもよく現れる単語についてはスコアが低めになります。Shift-JIS共起キーワード文章中に出現する単語の出現パターンが似たものを線で結んだ図です。出現数が多い語ほど大きく、また共起の程度が強いほど太い線で描画されます。Shift-JIS2次元マップ文章中での出現傾向が似た単語ほど近く、似ていない単語ほど遠く配置されています。距離が近い単語はグループにまとめ、色分けしています。ついての解析結果を表示します。「スコア」は、出現回数やその係り受け関係が全組み合わせのうちに占める割合などを複合的に判断し、独自に算出した数値です。「スコア」が高いほど、よりその係り受け関係が重要であることを示します。集計された係り受け関係のうち50%が否定表現(例:「高い」→「高くない」)として使われていることを意味しています。ネガポジは名詞にかかる形容詞がポジティブ(ネガティブ)な単語かどうかを表しています。【係り受け解析とは?】(結果の表示に時間がかかる場合があります)階層的クラスタリング文章中での出現傾向が似た単語をまとまりとしてとらえられるよう樹形図で表したものです。グループは色分けして表示しています。特徴語マップネガポジマップ単語の出現比率ワードクラウドで比較スコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示しています。単語の色は品詞の種類で異なっており、青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞、灰色が感動詞を表しています。単語分類2つの文書に出現する単語を、それぞれどちらの文書に偏って出現しているかでグループ分けし、表にしています。グループ中の単語は出現頻度が多い順に並ぶ傾向があります。単語出現傾向の類似度(ベータ版)2つの文章に出現する単語がどのくらい重複しているかを評価しています。「類似指数」は単語の重複度から独自に算出した値です。「類似指数」が高いほど、2つの文書は類似した内容であることを示しています。特徴語マップそれぞれの単語がどちらの文書により多く出現するか、またその単語が文書においてどれだけ特徴的であるかを2次元にマッピングしています。上寄りな単語はこの文書の特徴的な単語であることを、下寄りな単語はどんな文書にも出現する一般的な単語であることを示しています。ネガポジマップそれぞれの単語がどちらの文書により多く出現するか、またその単語の意味がどれだけポジティブ・ネガティブであるかを2次元にマッピングしています。上寄りな単語はその単語がポジティブな意味を持つことを、下寄りな単語はその単語がネガティブな意味を持つことを示しています。出現回数の多い単語を選び出し、それらが2つの文書においてどれぐらいの比率で出現するかをグラフにしています。ラベル別ポジネガ比ラベル別感情度合いラベル別ポジネガ比ラベルごとに集計した文章からポジティブな感情・ネガティブな感情を分析し、それぞれが各ラベルごとにどの程度含まれているかの割合を表示しています。ラベル別感情度合いラベルごとに集計した文章から感情の傾向を分析し、各感情の大きさをマーカの色と大きさで表しています。このマーカーは各感情の度合いが大きいほど、赤く大きく表示されます。各感情の大きさは、100%を最大の感情とした際の目安の値です。