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目次
序論[1]
テキストマイニング
データマイニング[2]
テキストマイニング[2]
自然言語処理
自然言語とは[3]
形態素解析
自然言語の難しさ
自然言語処理の限界と意義
重要度の計算方法
実験で使用した技術
主成分分析[8][9]
潜在的意味解析[8,11]
ベクトル空間法[11]
2値化処理[12]
実験1:ベクトル空間法を用いた類似度計算
データ準備
Xpdfによるシラバスのテキスト化
テキストファイルの前処理
Mecabを用いて形態素解析
TermExtractによる用語抽出
ベクトル空間法の実行と2値化処理
実験結果
実験2:LSAを用いた類似度計算
データ整理
シラバスと用語の行列生成
LSAについて
ベクトル空間法の実行と2値化処理
実験結果
結論
参考文献
Deguchi Lab.
2016年3月4日