目次

　編集にあたって

第Ⅰ部　文章の統計分析とは　金明哲・村上征勝
　1　文章の統計分析と著者推定
　　1.1　計量的文体論
　　1.2　著者の推定
　2　文章の特徴抽出
　　2.1　単語の長さ
　　2.2　文の長さ
　　2.3　品詞の分布
　　2.4　識別語と機能語
　　2.5　異なり語と出現頻度
　　2.6　n-gramの分布
　　2.7　日本語固有の特徴情報
　　2.8　その他の特徴情報
　3　統計分析方法
　　3.1　基本統計量
　　3.2　語彙に関する特性値
　　3.3　推測統計と多変量データ解析
　　3.4　近年の動向
　4　日本語の文章の統計分析
　　4.1　日蓮遺文の真贋判定
　　4.2　『源氏物語』の計量分析
　5　展望と文献案内
　参考文献

第Ⅱ部　確率モデルによる自然言語処理　永田昌明
　1　人工知能的アプローチから確率・統計的アプローチへ
　2　形態素解析
　　2.1　形態素解析とは何か？
　　2.2　形態素解析のむずかしさ
　　2.3　統計的言語モデルによる形態素解析
　　2.4　動的計画法を用いた最適単語列探索アルゴリズム
　　2.5　今後の課題
　3　固有表現抽出
　　3.1　固有表現抽出とは何か？
　　3.2　固有表現抽出のむずかしさ
　　3.3　隠れマルコフモデルによる固有表現抽出
　　3.4　最大エントロピーモデルによる固有表現抽出
　　3.5　今後の課題
　4　テキスト分類
　　4.1　テキスト分類とは何か？
　　4.2　テキスト分類の数学的定義
　　4.3　代表的なテキスト分類アルゴリズム
　　4.4　ベクトル空間モデルと最近隣法
　　4.5　ナイーブベイズ
　　4.6　ブースティング
　　4.7　サポートベクトルマシン
　　4.8　今後の課題
　5　統計的機械翻訳
　　5.1　雑音のある通信路のモデル
　　5.2　2言語対応付け
　　5.3　IBM翻訳モデル
　　5.4　スタックデコーダ
　　5.5　今後の課題
　参考文献

第Ⅲ部　社会調査データからの推論：実践的入門　大津起夫
　1　調査データから何が推論できるか？
　2　NSLY79と"The Bell Curve"論争
　3　主成分分析と特異値分解
　4　対応分析
　5　連関モデル
　6　多重対応分析
　7　尺度最適化を伴う主成分分析
　8　おわりに
　参考文献

第Ⅳ部　データとテキストのマイニング　山西健司
　1　データマイニングとは
　　1.1　CRMとマイニング
　　1.2　マイニング技術の要件
　　1.3　マイニング分野の全体図
　2　バスケット分析
　3　分類ルールの学習
　　3.1　教師あり学習
　　3.2　決定木の学習
　　3.3　選択的サンプリングを用いた集団能動学習
　4　嗜好学習とリコメンデーション
　　4.1　協調フィルタリング（1）――相関係数法
　　4.2　協調フィルタリング（2）――逐次的2項関係学習法
　　4.3　コンテンツベースフィルタリング
　5　外れ値検出と不正検出
　　5.1　統計的外れ値検出
　　5.2　外れ値検出エンジンSmartSifter
　　5.3　SDLEアルゴリズムとSDEMアルゴリズム
　　5.4　実験結果
　6　データマイニングその他の話題
　7　テキスト分類と自由記述アンケート分析
　　7.1　テキスト分類
　　7.2　自由記述アンケート分析
　　7.3　トピック分析
　8　Webマイニング
　9　おわりに
　付録
　　A.1　確率的コンプレキシティ
　　A.2　拡張型確率的コンプレキシティ
　参考文献

　索引