目次

• 序論
• テキストマイニング[1,2,3]
  • テキストマイニングとは
  • 自然言語処理[4]
    • 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[6]
  • ベクトル空間法による文書の類似度の算出[7]
  • 日本語Wordnetを用いた文書の類似度の算出
  • 潜在的意味解析[8]
    • 潜在的意味解析とは
    • Rでの特異値分解
  • 主成分分析[9,10,11]
    • 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