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目次
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序論
テキストマイニング
テキストマイニングとは
自然言語処理
自然言語とは
自然言語処理の必要性
形態素解析
自然言語処理の難しさ
自然言語処理の精度と意義
テキストマイニングのための自然言語処理技術
候補語の抽出
重要度の計算
単名詞バイグラムを用いる重要度の計算
複合名詞への拡張
候補語の出現頻度情報
ベクトル空間法による文書の類似度の算出
日本語Wordnetを用いた文書の類似度の算出
潜在的意味解析
潜在的意味解析とは
Rでの特異値分解
主成分分析
主成分分析とは
分析の手順
主成分の寄与率
Rでの主成分分析
日本語Wordnetを利用した重要度の補正
実験
使用言語について
実験結果について
実験1：ベクトル空間法による類似度の計算
Xpdfを用いてpdfをテキスト化
MeCabを用いて形態素解析
TermExtractを用いて重要語の抽出および重要度を計算
シラバス特有の語の除去
termmiを用いた類似度の計算
実験1の結果
実験2：日本語Wordnetを利用した類似度の計算
重要語同士の関連度の計算
類似度の計算
実験2の結果
実験3：LSAを使った類似度の計算
文書行列の作成
主成分数とLSA
ベクトル空間法により類似度を計算
実験3の結果
実験4：日本語Wordnetによる文書行列補正後の類似度の計算
単語の意味を考慮した文書行列の作成
主成分数
実験4の結果
結論
参考文献
この文書について...
Deguchi Lab.
2012年3月12日
