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テキストマイニング超入門

テキストマイニングとは? 文字列を対象としたデータマイニングのことでなのです。 普通の文章のデータを単語や文節で区切り、 出現の頻度や共出現の相関、出現傾向、時系列などを解析することで有用な情報を取り出しテキストデータの分析方法です。 テキストからキーワードを抜き出し細かく分析した結果が表示されるのでマジでヤバイほど最強なツール。 それでは、 テキストマイニングツールの機能について解説しますね。 1、共起語キーワード 共起が強ければ強いほど太い線で描画されるんですよね。 「SEO」の青い円には 「上位表示」「対策」「ポイント」「提供」が主に繋がっているのが分かると思います。 キーワードから共起語を見つけ出して活用することが出来るのでコンテンツを作成のときに役に立つ。 共起語でも上位表示を狙えるので、この機会に覚えておきましょう。 2、 テキストの強調性 上図のようにテキスト内で強調されてるキーワードが強いほど大きな字で表示されるので分かりやすいですよね。 こちらでは、 「SEO」「コンテンツ」「上位表示」です! ついでに、それぞれのキーワードの色合いの意味ですが、 1、先ずはサイトにアクセスする アクセスすると上図の画面になるので、 「こちらにテキスト入れる」のところにコピペしたテキスト入れるんですよね。 その後に 「テキストマイニングする」ボタンを押すと、入れたテキストの解析結果が表示されるのです。 2、音声入力も可能に! このテキストマイニングツールには、Google検索エンジンに搭載されているような 音声認識も付いており無料で使えます。 ヤバくねぇ～ 試しにですが、音声認識を試してみるとこんな感じになるんですよね。 素晴らしいですね。 音声認識は使い方次第で 文章がマイクにしゃべるだけで作れて面白いかもしれません。 2つの文章を比較 ライバルサイトと自分のブログのコンテンツを比較するときに使える機能ですね。 比較も機能も分かりやすく分析するときに非常に役に立ちます。 このテキストマイニングは、 無料のツールとは思えない機能が搭載されているのです。 将来的には有料になるのではないかと心配ではありますが、 有料になったとしてもお金を払ってでも使いたいツールなのは間違いありません。 このテキストマイニングツールは高機能で、しかも使い方は簡単なので分からなくなったら何度も記事を見直して学んで欲しいと思います。 SEO的に有利なキーワードの考え方 ツールの使い方を学んだところで、 キーワードの考え方が大事。 コンテンツを作成するときにSEO対策は、必要不可欠になります。 SEOの対策をするためには、 キーワードを考えていく必要があるんですよね。 狙っているキーワードを意識する 「SEO」が狙っているキーワードならSEOに関する本文を書く必要があります。 ただ、「SEO」だけだと難しいので 「SEO キーワード」といった複合キーワードを使って攻めることが大事。 60文字から120文字で 「SEO キーワード」が狙っているキーワードなら含めることが効果的と言われてます。 なので、キーワードを意識してコンテンツを作成するようにしてくださいね。 コンテンツを作成するときは、キーワードは大事なので絶対に意識して欲しいです。 ただ無闇にキーワードを詰め込んでも不自然な文章になり意味がないし上位表示するのは難しいです。 なので良く考えてSEO対策をしていきましょうね。 まとめ いかがでしたでしょうか? テキストマイニングツールの使い方を覚えることで 無料でGoogleに評価されやすい高品質なコンテンツを作成することが出来ます。 また、 ライバルサイトの記事に含まれているキーワードなども分析できるメリットもありテキストマイニングツールにはライバルサイトに勝てるキーワードや文章を考えることも出来るんですよね。 自己流で記事を作成しても誰も読んでもらえない記事になってしまい書くだけ無駄になってしまうんですよね。 読んでくれる読者の気持ちを心理的に理解して、 キーワードにも意識することで上位表示が出来る記事を作成することが可能ですし集客する近道になります。 そのために テキストマイニングのツールがあり使い方を覚える必要があるとツノダは思いますね。 無料で使えるツールは使っておくのが良いでしょう。

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テキストマイニングとは

クライアントへプレゼンデータ・商談時の企画書（提案書）・上司への報告書やレポート提出など、これらを作る時に記載する内容として、『文章』『画像』『データ』などがあります。 同じ内容の事を載せていても見せ方で伝わり方や対象者の理解度が大きく変わります。 いかに分かりやすく資料を用意するかについて頭を悩ますところです。 様々な工夫をする中の１つとして、テキスト（文章）情報を視覚化（ビジュアル化）して表現する方法があります。 そうする事で一瞬で情報が伝わりやすくなりる時があります。 それが『テキストマイニング』という分析手法を使ったやり方です。 テキストマイニングで出来ること テキストマイニング（text mining）とは、単語が入った文章（文字列）に対して行う分析方法です。 分析する文章を単語や文節で区切り、それぞれの単語など出現頻度や関係性を整理することができます。 特に大量のテキストデータがある場合に、テキストマイニングをすることで、全体像が直感的につかめることも特徴です。 こんな場合にテキストマイニングがよく使われています• アンケートの回答• 顧客からのレビュー• コールセンターへの問合せ etc 無料で使えるテキストマイニングツールがある こういったテキストマイニングを行うツールやサービスのほとんどは、有料で提供されています。 そんな中でも高機能で無料で使えるツールを提供してくれている会社があります。 それがです。 経営理念に「データで世界を進化させる」を掲げられておられ、主要取引先を見ても大手企業が名を連ねています。 提供されている様々な解析ツールの１つに『テキストマイニング』があります。 このツールが無料で使えるよう公開されているのが驚きです。 ユーザーローカル（User Local）社のテキストマイニングツールの使い方 まずはにアクセスします。 すると「解析したいテキストを入力」という画面が表示されます。 表示されている枠内に分析したテキスト（文章）を入力します。 例えばアンケートの回答などを分析する時は、まとめてコピーして貼り付けると良いでしょう。 （下画像の例では、私のブログ記事『【ブログ集客の手順】明日から実践するコンテンツマーケティング』の文章をそのまま貼り付けています。 だいたい4500文字ぐらいです。 ） 文章を入力（コピペ）したら、『テキストマイニングする』というボタンをクリックします。 すると分析結果が表示されます。 とても簡単にすぐ出来ます。 ソフトなどをインストールせずにブラウザ上で出来るのも嬉しいポイントですね。 このテキストマイニングツールを使うことで、大量の文章データを提案書やレポートに活用する時、要点をおさえて訴求することが出来ます。 これを無料で使わせてもらえるなんてとても有り難いですね。

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テキストマイニングに使えるフリーソフトや無料で使えるツール・ライブラリ、１４個はこちらです

テキストマイニングは、テキストデータから有用な知識や知恵を抽出する技術の総称です。 一般的に、テキストマイニングは、大まかには、 1 , テキストデータの準備 2 , テキストデータの解析 いったプロセスで行われ、 2 を一般的にテキストマイニングと呼んでいます。 2 の中では、• テキストデータから文を抽出• 文から単語を抽出• 単語同士の関係を抽出• 意味を理解する のようなプロセスで解析されます。 1 , 2 , のそれぞれに、様々なフリーソフトやツール・ライブラリが公開されています。 テキストマイニングの初心者の方などは、• どんなソフトやツール・ライブラリがあるの？• 無料（フリー）で使える？• どんな特徴があるの？ といった疑問を持つ方も多いかと思います。 そこで本記事では、 テキストマイニングで使えるフリーソフトや無料のツールやライブラリについて、サクッとまとめます。 本記事の概要• テキストマイニングに使えるフリーソフトや無料で使えるツール・ライブラリ、１４個はこちらです テキストマイニングのそれぞれのステップごとに、 フリーソフトや無料のツール・ライブラリをまとめたいと思います。 1 , テキストデータの準備 テキストマイニングでは、まずテキストデータを用意する必要があります。 自社の営業日報や、商品のアンケート結果、コールセンターへの問い合わせデータなどがあれば、 それを以後のテキストマイニングの元データとして使うことができます。 その他には、Webからテキストデータを取得する方法もございます。 Webからテキストデータをダウンロード技術の１つとして、「クローリング」があり、 以下のフリーソフトやライブラリが使えます。 サクッとWebからデータを取得するには、 「wget」という無料のオープンソースソフトウェアを使うことができます。 wgetは、Webからデータをダウンロードするだけでなく、リンクを辿って、再帰的にWebページを取得することができます。 他にも、近年人気なPython でもクローリングが可能です。 Pythonライブラリの「requests」を使えば、 指定したURLのHTMLファイルなどを取得することができます。 このようにしてクローリングしたデータには、いくつかの形式があります。 たとえば、• WikipediaなどのWebサイトやブログ、ニュース記事などをダウンロードしたならHTML形式• RSSから取得すれば、RDF形式• APIから取得すれば、JSON形式 といった感じです。 これらのデータには、不要な部分が多く含まれており、必要な部分を抽出する必要があります。 この抽出することを「 スクレイピング」と呼びます。 Pythonでスクレイピングするには、 Python ライブラリ「」「」 といったライブラリが使えます。 requestsで取得したHTMLやXMLファイルは、lxmlによって操作できるようになり、 cssselect で cssを扱うことができ、HTMLから要素を抜き出すことができるようになります。 スクレイピング機能を持つものとして、 Python ライブラリ「」 も使えます。 これらを使うことによって、よりラクにスムーズにテキストデータを収集することが可能になります。 クローリングやスクレイピングについて、• 詳しく学びたい！• テキストデータの自動取得したい！• まずはテキストデータから文、単語、単語間の関係を抽出します。 これらを構造化しておくことで、以後の意味の解析がしやすくなります。 2-1 , 文の抽出 文の抽出を自動で行うには、主に２つの方法があります。 系列とは、単語の列が文になっているように、何かの要素が連なっているものを指します。 「系列ラベリング」とは、文の単語に品詞をつけるのように、系列の要素に何かのラベルをつけることを言います。 見本となる教師データの作成が必要だなぁ と思われるかもしれません。 そういった時には、オープンソースの無料ツール が役立つかもしれません。 「doccano」は、自然言語処理・機械学習に使われるラベル付きデータ（教師データ）の作成を容易にするツール アノテーションツール となっています。 nagsa（なぎさ）は、RNNをベースにした日本語形態素解析器です。 Pythonモジュールとして使え、単語分割、品詞付与が可能となっています。 Bidirectional-LSTMを用いているので、 顔文字やURLに対して頑健な解析ができるのが特徴となっています。 2-3 , 単語間の関係抽出（構文解析・係り受け解析）・固有表現の抽出 単語に分割できたら、単語間の関係を調べます。 これを「構文解析」や「係り受け解析」と呼びます。 構文解析や係り受け解析には、CaboCha や KNP などのフリーソフトやライブラリがあります。 CaboCha（かぼちゃ）は、SVMに基づいた日本語係り受け解析器です。 固有表現の抽出もできます。 Windowsでも使えます。 KNPは、日本語文の構文・格・照応解析を行うシステムです。 形態素解析JUMANの解析結果を使います。 文節、基本句間の係り受け関係や、格関係、照応関係を得ることができます。 2-4 , 構造化テキストデータの統計解析 単語間の関係がわかったら、それらを元に、 テキストデータを構造化していきます。 例えば、商品に対するクチコミなどだったら、• 商品名• 感想・評価 のような感じです。 これらを集計し、統計分析などすることで、• マーケティングに活かしたり• 自分に適する商品か判断したり• 今人気は上り調子なのか、下り坂なのか といった判断の助けにすることが可能になります。 これをスムーズに行うフリーソフトとして がございます。 KH Coder は、テキストデータを統計的に分析するためのフリーソフトです。 主に社会調査データを分析するために制作されてました。 アンケートの自由記述や新聞記事、インタビュー記事などを統計解析することができます。

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