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目次
序論
テキストマイニング[1]
テキストマイニング
自然言語処理
自然言語とは
形態素解析
自然言語の難しさ
自然言語処理の精度と意義
重要度の計算方法
実験に使用した技術
N-gram解析
ネットワーク分析
主成分分析
主成分の選択方法
潜在的意味解析
ベクトル空間法
多次元尺度法
実験1:ネットワーク分析による類似度計算
データ整理
Xpdfによるシラバスのテキスト化
MeCabによる形態素解析
MeCabによるN-gram解析
N-gram解析結果からネットワーク図の作成
結果
LSAによる類似度計算
データ整理
シラバス特有の語の除去
テキスト中の記号や語句の置換
シラバスと用語の行列生成
主成分数の導出と近似行列の生成
ベクトル空間法による類似度を計算
多次元尺度法による視覚的な類似度評価
実験結果
結論
参考文献
Deguchi Lab.
2013年2月28日