nokunoの日記

第3回さくさくテキストマイニング勉強会に参加しました #sakuTextMining

というわけで参加してきました。会場は数理システムさんです。

第3回 さくさくテキストマイニング勉強会 : ATND

入門セッション（AntiBayesian）

単語重要度入門 〜テキストをダイエットさせよう〜（ toilet_lunch ）

• TF*IDFの話
  • えっ私のテキストマイニング力低すぎ！？
  • 例：大量のアンケートの自由回答文から重要な単語を抜き出す
  • 例：エビオス嬢についての文章
• TF*IDFとは
  • TF（単語の頻度） * IDF（単語が含まれる文書割合の逆数（の対数））
  • 直感的ば解釈：ある文書でよく使われていて、他の文書ではあまり使われていない単語は、その文書をよく表している
  • なんで対数取るんだっけ・・・
  • IDFの影響が大きすぎるので小さくしたい→対数をとる
• IF*IDFの欠点
  • ゼロ頻度問題→スムージング
  • 短いテキストに向かない（twitterとか）
• TF*IDF以外の指標
  • 相互情報量
  • TF*KLI
• 詳しくはTokyoNLPまたはDSINLP

特徴抽出からクラスタリング（ Taka_Kuni ）

• プロフィール
  • Android / datamining / ...
  • blog: -T_K-
• 特徴抽出
  • 文字列から索引語へ
  • 頻度情報から重要度の計算
• クラスタリング
  • k-means
    • クラスタ数を決める必要がある
  • leader-follower法
    • クラスタ数を決める必要がない
    • 逐次的にクラスタを生成
    • 1-pasでしきい値以上のデータが来たら新しいクラスタを生成する
  • SOM
    • データの地図を作る
    • データを低次元に写像する
• まとめ
  • 対象のデータをじゅうｂん理解してパラメータを設定する
  • 特徴抽出の時点が重要

テキストマイニングの前のコーパス収集（ gepuro ）

はてなダイアリーからコーパスとなるテキストデータを収集する - gepuroの日記

とりあえずTwitterで日本語を集めてみよう（ s_wool ）

• Streaming API
• RESTAPI

KH Coderで3分間テキストクッキング♪（ AntiBayesian ）

• 受注でテキストマイニングの案件をやる難しさ
• コレスポンデンス分析
• クラスタリング
• 決定木

テキスト/データマイニングと業務（ tks ）

（資料非公開のため割愛）

テキストマイニングのマーケティングへの活用について（ saynoway66 ）

（資料非公開のため割愛）

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