ある程度の数学的な知識や、データマイニングの経験がある人 (例えば、回帰やクラスタリングと言われてパッとイメージできる) が、次にテキスト分析をやってみよう、でもどんなアプローチがあるのかまず俯瞰的に知りたい、そんな時に役に立ちそうな本です。
一つ一つの手法についてはそこまで詳しくは書かれていませんが、「こんな手法を用いればこんなことがわかりうる」といったスタンスで、トピックモデルやなどの最近賑わっている手法も含め、実に様々な手法について広く触れています。
実データを用いた具体事例はあまり多くなく、実践的というよりも、概念的に俯瞰・把握したい人向けだと思います。
ある程度の数式も出てきますので、本当の初学者にはあまり向いてないと思います。
一方、ある程度のデータマイニング経験者であれば、通常のデータマイニングで用いられる、回帰やクラスタリング、決定木などが、テキスト分析でこうやって応用できるんだという新たな視点を得る助けになるかもしれません。
★マイナス１としたのは、もう少し前処理について詳しくしてほしかったなという希望です。
テキスト分析は、前処理部分がかなりのウェイトと重要性を占めていると思うので・・・
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