はじめに
第1章 テキストマイニングの基本
1. 1 テキストマイニングが可能にすること
1. 2 検索や分類とテキストマイニングの違い
1. 3 テキストマイニングの基本的な仕組み
1. 4 テキストマイニングの難しさ
1. 5 テキストマイニングのための自然言語処理
1. 6 テキストマイニングのための分析技術
1. 7 テキストマイニング成果を出すための留意点
章末問題／参考文献
第2章 テキストマイニングのための辞書構築
2. 1 テキストマイニング辞書の性質
2. 2 テキストマイニング辞書の構築支援
2. 3 対話的辞書構築支援システム
2. 4 終わりに
章末問題／参考文献
第3章 機械学習の応用による文書類似検索
3. 1 類似検索の概要
3. 2 類似検索の課題
3. 3 教師なし学習
3. 4 類似度と特徴ベクトルの定義
3. 5 単語から特徴へ
3. 6 検索漏れと自動分類
3. 7 ランキング学習
3. 8 終わりに
章末問題／参考文献
第4章 膨大なデータを高速処理する索引技術
4. 1 分析に必要なデータ量の求め方
4. 2 データを10 倍にすると分析効果は何倍になるか
4. 3 大量のデータを扱うためのインデクスとは
4. 4 テキスト分析におけるトップk クエリ
4. 5 DFP アルゴリズムによるランダムアクセスの回避
4. 6 「キーワードの大半は関連がないこと」を利用する技術
4. 7 カーディナリティフィルタのプログラミング
4. 8 インデクスから眺めたテキストデータ分析
章末問題／参考文献
第5章 テキスト分析のための実践的確率統計
5. 1 集計値に当てはめる確率モデル：二項分布
5. 2 集計値に当てはめるべき確率モデル：ポアソン分布
5. 3 不完全な抽出器のデータを用いた統計
5. 4 テキストデータ上の統計
章末問題／参考文献
第6章 顧客の声やSNS のテキストマイニング
6. 1 顧客の声のテキストマイニング
6. 2 SNSデータの分析
章末問題／参考文献
第7章 特許文書のテキストマイニング
7. 1 特許の概要
7. 2 特許分析の重要性
7. 3 特許文書のテキストマイニング
7. 4 特許文書のスコアリング
7. 5 請求項からの情報抽出
7. 6 類似特許検索
7. 7 語彙の関係性抽出
7. 8 終わりに
章末問題／参考文献
第8章 テキストと画像情報からの知識獲得
8. 1 はじめに
8. 2 物体の名称獲得
8. 3 画像を用いた具体名詞獲得
8. 4 文書への画像挿入
8. 5 終わりに
章末問題／参考文献
章末問題解答
索 引
