テキストマイニング

テキストマイニングとは

テキストマイニングは、定型化されていない大量のテキストデータから、パターンやトレンド、洞察を見つけ出し、有用な情報を抽出する手法です。この技術は、企業が顧客のフィードバック、ソーシャルメディアの投稿、文書、メールなどの膨大なテキストデータを分析し、意思決定や戦略立案に役立てるために使われます。

テキストマイニングのプロセスには、データの収集、前処理、特徴抽出、分析、可視化などのステップが含まれます。前処理では、テキストのクリーニングやトークン化 (単語やフレーズへの分割) 、ステミング (語幹抽出) などによりデータ品質を向上します。特徴抽出では、重要な単語やフレーズを特定し、それを用いてデータを分析します。

テキストマイニングは、感情分析、トピックモデリング、クラスタリング、情報検索など、多岐にわたる応用が可能です。これにより、企業は顧客のニーズや市場のトレンドを理解し、競争力を高めるための戦略を立てることができます。テキストマイニングは、ビッグデータの時代において、情報の価値を最大化するための重要な手法となっています。

関連用語

• 2025年問題
• ACD
• AGI