テキストマイニングとは

テキストマイニングは、コンピューターテクノロジーを使用して、調査と分析のためにテキストドキュメントを選別するプロセスです。 多くの場合、データマイニングと呼ばれるプロセスに非常に似ていると考えられますが、事前に分類されたデータベース情報を分析するのではなく、分類されていないテキストを調べて意味やパターンを見つける特別なプログラミングに依存しています。 テキストマイニングには、科学、マーケティング、データ編成などの分野で多くの用途があります。

言葉を言語にまとめるのに伴う複雑さは、コンピューターが処理するには極端すぎるものですが、科学者はこの種のプログラミングを改善するために一生懸命努力しています。 科学者がフレーズを識別し、テキストに関する事実を発見できるようにする多くの方法が開発されました。 これは通常、意味を完全に解読することと同じではありませんが、同じ目標の多くを達成するショートカットを可能にします。 テキストマイニングはこれらの手法の一部を利用しており、この技術が向上するにつれて、一般的にテキストマイニングも向上すると予想されます。

専門家は、主に文書情報の調査にテキスト情報分析を使用します。 膨大な時間を要するため、大量の書き込みデータを分析するのは困難です。 コンピューターは、このテキストをはるかに速く読むことができますが、理解することはできません。 テキストマイニング技術により、コンピューターはテキストの有用な傾向を見つけ、新しい事実を明らかにしたり、専門家が発見できるような方法でデータを提示したりできます。

この技術の使用例は、市場調査です。 専門家は製品名の検索結果を分析し、ユーザーの感情を表現するフレーズをプログラムに検索させることができます。 このように、彼らは人々が製品について実際にどのように感じているかを非常に詳細な方法で知ることができます。 また、単に製品を探して、どのフレーズが最も頻繁に表示されるかを確認することもできます。これは、顧客を満足させる方法についての新しいアイデアの開発に役立つ可能性があります。

テキストのマイニングのもう1つの用途は、新しい傾向や合意を探している類似のテーマに関する科学論文を分析することです。 これにより、一部の科学者は、タンパク質分析などの分野で有用であることが実証された予測的仮定を行うことができました。 一部の専門家は、この種のアプリケーションが最終的に予期しない発見をもたらす可能性があると考えています。

データマイニングと呼ばれるプロセスは、実際にはテキストのマイニングに非常に似ていますが、既にカテゴリにフォーマットされたテキストに依存しているため、一般的にはそれほど複雑ではありません。 たとえば、ソフトウェアはデータベースで求職者のすべての情報を調べて、傾向を探すことができます。 純粋なテキストは、カテゴリのあるデータよりも分析が難しいため、テキストマイニングはコンピューターにとって困難です。