テキストマイニングの活用事例を教えてください。

以下、自分で調べたときのメモですが
これ以外に、こんな事例があるよ!とか実際に使ったことがあるよ!こんなアイデアはどうかな?
などなど
テキストマイニングの活用できそうな場面を教えてください。


・自由記述形式のアンケート
→キーワードをマッピングして、視覚的に調査結果を見る
・コールセンター
→返品理由や問い合わせ内容を分析して商品改善にフィードバックする
・インターネットの書き込みや口コミ
→ユーザーの口コミを分析して、潜在ニーズを探る
・インターネットの投稿文章へのレスポンス
→投稿文章とそれに対するユーザーからのレスポンスを学習させて、次回の投稿文章にフィードバックする・関連用語
→特定のキーワードで収集(クローリング)して、関連用語を提示する

その他
・大量の情報を分析するのに向いてる
・音声認識と組み合わせると面白いかも


よろしくお願いいたします。

回答の条件
  • URL必須
  • 1人5回まで
  • 13歳以上
  • 登録:2012/02/25 16:53:23
  • 終了:2012/03/03 16:55:07

ベストアンサー

id:holoholobird No.1

holoholobird回答回数574ベストアンサー獲得回数1042012/02/26 17:55:47

ポイント75pt

http://en.wikipedia.org/wiki/Biomedical_text_mining
生化学の論文をアーカイブした論文のテキストを解析することで、その論文に対応するタンパク質の性質を見つけ出し、
各タンパク質の関連を見つけ出すBioNLP(生化学テキストマイニング)という技術があります。
化学や医学では、膨大な情報やそれに付随する検索結果を合理的に解析するためによくつかわれる手法です。

ある映画のレビューを解析することで、その映画を見てどのような感情を抱いたかを統計するのにつかわれる事があります。
このような感情解析には頻繁に使われます。人の感情を研究によって解析する方法はテキストの分析しかありませんので。

特にこのようなテキストを解析させることで、単語や文法などを学習し、
翻訳精度を上昇させるような言語の翻訳システムもあります。

私が知っているのはこのくらいです。

id:jar2

ありがとうございます!

2012/02/26 18:39:20

その他の回答(3件)

id:holoholobird No.1

holoholobird回答回数574ベストアンサー獲得回数1042012/02/26 17:55:47ここでベストアンサー

ポイント75pt

http://en.wikipedia.org/wiki/Biomedical_text_mining
生化学の論文をアーカイブした論文のテキストを解析することで、その論文に対応するタンパク質の性質を見つけ出し、
各タンパク質の関連を見つけ出すBioNLP(生化学テキストマイニング)という技術があります。
化学や医学では、膨大な情報やそれに付随する検索結果を合理的に解析するためによくつかわれる手法です。

ある映画のレビューを解析することで、その映画を見てどのような感情を抱いたかを統計するのにつかわれる事があります。
このような感情解析には頻繁に使われます。人の感情を研究によって解析する方法はテキストの分析しかありませんので。

特にこのようなテキストを解析させることで、単語や文法などを学習し、
翻訳精度を上昇させるような言語の翻訳システムもあります。

私が知っているのはこのくらいです。

id:jar2

ありがとうございます!

2012/02/26 18:39:20
id:Ganan No.2

Ganan回答回数11ベストアンサー獲得回数12012/02/28 23:29:41

ポイント75pt

・投資運用
→ツイッターで発せられた株式市場に対する強気・弱気のコメントを分析して、投資を行う。
(この方法で大きな利益を上げられたファンドがあると雑誌やテレビで取り上げられました。)
http://news.livedoor.com/article/detail/5089202/
経済分析
→特定の語句が記事に使われる頻度を分析して、経済サイクルを特定する。例えば、好循環と同一の意味の語句が新聞記事に登場する回数がピークの時、バブルのピークと一致し、バブルが崩壊する可能性が高い。逆に悪循環と同一の意味の語句の登場回数が最も多いと、景気の底も近いなどです。実際先月、ユーロ危機という語句の登場回数が最も多かったが、それからユーロの上昇&世界株式の暴騰が始まりました。
(購読している超有名アナリストのレポートから)

id:jar2

ありがとうございます!

2012/02/28 23:42:11
id:try0626 No.3

トライ回答回数43ベストアンサー獲得回数12012/03/01 18:34:29

ポイント75pt

http://www.mdis.co.jp/products/diamining/
概要
•アンケートだけでなくお問い合わせやコールセンターなどのテキスト情報の分析傾向が、より分かり易く把握いただけるテキストマイニングシステムになりました。
•概念抽出技術により、同じような意味を持つ言葉も関連語として登録されます。
•テキスト情報をCSVファイルとして登録することで、関連語辞書を自動学習します。また、辞書作成支援機能により、概念抽出の精度を向上させることができます。
•共起表検索機能を利用し、単語や属性値を選択して検索絞込みを繰り返すことにより、注目すべき単語や属性値を顕在化し、重要な項目の発見を支援します。
•重要な項目やキーワードの検索から多彩な分析機能(クロス集計分析、時系列分析、コレスポンデンス分析、比較集計分析、CS分析、概念マップ)が利用できます。
•分析結果のグラフはExcelシートに出力されるため、自由な編集ができます。またグラフから原文参照可能なものもあるので、1人1人の意見をご確認いただけます。
•分析結果を参考に、マーケティングや新製品開発ヒントの発見、故障原因の追求など、さまざまなビジネスにご活用いただけます。

id:jar2

ありがとうございます!

2012/03/02 01:06:43
id:mario-16 No.4

蝸牛角上争何事回答回数219ベストアンサー獲得回数212012/03/02 11:44:05

ポイント75pt

■わが国のアスベスト研究の分析:文献中のシソーラス用語とタイトル中のフリータームの解析
http://software.ssri.co.jp/fuji/user_trend01.html

目的:
わが国のアスベスト文献に付与されているシソーラス用語を計量的に調査し,論文タイトル中のフリータームをテキスト・マイニング解析によってアスベスト研究の時系列的な研究動向を明らかにする。


結論:
2005年のクボタショックと『石綿障害予防規則』の施行を契機に,アスベスト文献は急増していた。アスベストの有害性と中皮腫との関係が解明されシソーラス用語の『中皮腫』などが増加していた。

http://software.ssri.co.jp/fuji/img/jirei_summ07.png

id:jar2

ありがとうございます!

2012/03/02 14:17:14

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