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石田基広

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Rによるテキストマイニング入門(第2版)

石田基広 (著) 形式: 単行本（ソフトカバー）

(31)

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フリーの環境を使い,実践しながらひと通りの手法を学べる入門書です.ネット上にあふれる膨大なテキストデータを効率よく収集・分析する方法や,アンケート結果をデータに置き換えて分析する方法を紹介します.
初心者はもちろん,さまざまな手法を知りたいという読者にもおすすめです.

〈おすすめポイント〉
・基本的な手法のほか,ウェブスクレイピングやトピックモデルといった,最近注目の技術も紹介.
・ネットワークグラフ,ワードクラウドなどの可視化機能をふんだんに利用.データの特徴をつかむのに役立つ.
・実践には統合環境RStudioを導入.RStudioでは,マウスによる直感的な操作ができ,コードの補完機能などもあるので,簡単・快適に作業をすることが可能.

テキストマイニングの定番書を, Rのバージョンアップや新機能に対応して大幅にリニューアルしたものです.さらに使いやすく,充実した内容となっています.

【目次】
第1章テキストマイニングとは何か
1.1 データマイニングとテキストマイニング
1.2 応用事例
1.3 日本語処理
1.4 データ解析のツール

第2章テキストマイニングの準備
2.1 R のインストール
2.2 RStudio の導入
2.3 MeCab の導入
2.4 MeCab のインストール
2.5 MeCab の実行
2.6 RMeCab の導入
2.7 MeCab の辞書整備

第3章 R/RStudio 速習
3.1 プロジェクト
3.2 起動から終了まで
3.3 R におけるデータの基本型
3.4 ベクトル
3.5 関数
3.6 データフレーム
3.7 CSV ファイルの読み込み
3.8 データフレームの操作(添字)
3.9 リスト
3.10 リストの繰り返し処理
3.11 行列
3.12 パイプ処理
3.13 データフレームを操作する主な関数
3.14 制御構文
3.15 関数の作成
3.16 その他,便利な関数
3.17 グラフィックス

第4章文字処理と正規表現
4.1 文字データの検索・置換
4.2 stringr パッケージによる処理
4.3 正規表現で使われる記法
4.4 tm パッケージ
4.5 単語文書行列の生成

第5章 RMeCab によるテキスト解析
5.1 RMeCab パッケージ
5.2 短いテキストの解析
5.3 MeCab の解析出力をすべて取り込む方法
5.4 頻度表の作成と利用
5.5 単語文書行列の生成
5.6 N グラムのデータフレームの生成
5.7 関数一覧

第6章口コミのテキストマイニング—ウェブスクレイピング
6.1 SNS からのスクレイピング
6.2 ウェブスクレイピングの準備
6.3 バイグラムとネットワークグラフ

第7章アンケート自由記述文の分析—対応分析
7.1 沖縄観光への意見データ
7.2 アンケート自由記述文のデータ整形
7.3 意見データの対応分析
7.4 独立性の検定(カイ自乗検定)
7.5 対応分析

第8章青空文庫データの解析—ワードクラウドとネットワークグラフ
8.1 ダウンロードしたファイルの整形と解析
8.2 ネットワークグラフ

第9章テキストの分類—クラスター分析,トピックモデル
9.1 解析の準備
9.2 クラスター分析
9.3 所信表明演説のクラスター分析
9.4 潜在的意味インデキシング
9.5 特異値分解
9.6 潜在的意味インデキシングによる分類
9.7 トピックモデル

第10章書き手の判別—漱石と鴎外の文体比較
10.1 分析テキスト
10.2 N グラムを利用したクラスター分析
10.3 書き手の癖
10.4 主成分分析
10.5 主成分分析による作家の判別

第11章 Twitter タイムラインの分析—API の利用
11.1 Twitter API の利用
11.2 R での準備
11.3 twitteR の利用
11.4 特定のアカウントのツイートを取得
11.5 トレンドの取得

参考文献

索引

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