目次

はじめに

Part I　Rによるテキストマイニング

第1章　テキストマイニングの活用
1.1　テキストマイニングが活用される場面
1.2　テキストマイニングで活用されるデータ
1.3　テキストマイニングで活用される解析手法
1.4　テキストマイニングで活用される分析項目
1.5　テキストマイニングの分析レポート作成

第2章　Rの活用
2.1　Rの導入
2.2　基本操作
2.3　データハンドリング
2.4　可視化
2.5　テキスト処理

Part II　日本語テキストマイニングの活用事例

第3章　授業評価アンケートの分析
3.1　授業評価アンケートに基づく授業改善
3.2　分析データ
3.3　単純な頻度集計
3.4　品詞別の頻度集計
3.5　用例検索

第4章　オンラインレビューを用いたクチコミ分析
4.1　マーケティングのためのクチコミ分析
4.2　分析データ
4.3　レビューの評価の集計
4.4　低評価コメントと高評価コメントの比較
4.5　ワードクラウドによる可視化
4.6　共起語の集計
4.7　共起ネットワークによる可視化

第5章　スクレイピングによる特徴語抽出
5.1　スクレイピングによるテキストデータ収集
5.2　分析データ
5.3　特徴語抽出
5.4　用例検索

第6章　Twitterにおける話題と感情の抽出
6.1　ソーシャルデータ解析
6.2　ツイートを収集するための準備
6.3　分析データ
6.4　話題分析
6.5　感情分析

第7章　警察白書のトピック分析
7.1　白書から見る現代社会の諸相
7.2　分析データ
7.3　トピックモデル
7.4　階層型クラスター分析

第8章　文学作品の著者推定
8.1　文体識別指標を用いた著者推定
8.2　分析データ
8.3　箱ひげ図
8.4　教師なし学習
8.5　教師あり学習

Part III　英語テキストマイニングの活用事例

第9章　政治演説の言語分析
9.1　政治家の言語分析
9.2　分析データ
9.3　語彙多様性とリーダビリティ
9.4　高頻出語
9.5　感情分析

第10章　文学テキストの類型化
10.1　多変量解析を用いた文学研究
10.2　分析データ
10.3　高頻出語
10.4　テキスト分類

おわりに