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テキストマイニングとは

データは数値だけとは限りません。

文字（テキスト）情報も貴重なデータです。

膨大な文字情報から意味のある貴重な情報を探し出すことを、データマイニングに倣いテキストマイニングといいます。

テキストマイニングでは、文章の中から単語を切り出し、各単語の頻度、単語同士のつながりを数値化することにより統計的な分析を行います。

文章の芸術的な価値を測ろうとするのではありません（それが可能な日が来るかもしれませんが）。

英文は単語が分かち書きされていますが、日本語文は区切りがないので単語の切り出しが難しいです。

また、文の構造も曖昧な場合が多く、分析には国語力が必要となります。

テキストマイニングとデータマイニング

テキストマイニングとは、テキスト（テキストデータ）を分析し、分析者にとって有益な知識や情報を取り出そうという技術です。

多量のテキストの中から必要な情報を上手に探し出す技術もテキストマイニングですし、テキストを要約して論旨を明確にする技術もテキストマイニングです。

さらに、多量のテキストを縮約し、それぞれのオリジナルテキストの著者でさえも意図していなかった新しい情報を発見する技術もテキストマイニングといえます。

テキストマイニングという言葉は、1997年頃から学術論文の中に頻繁に登場するようになってきました。

テキストマイニングに対して一番まぎらわしいと感じられる言葉は、おそらくデータマイニングでしょう。

データマイニングは、マーケットバスケット分析、記憶ベース推論、クラスター分析、リンク分析、決定木、ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズムといったさまざまな手法を用いてデータを分析し、ビジネスなどに役立つ有益な知識・情報を取り出そうという技術です。

それに対して、テキストマイニングは、扱う元データがきれいに整えられた数値データではなく、テキストであるという点です。

広義には、テキストマイニングはデータマイニングに内包される技術であると考えていいでしょう。

ソースに内在しているパターンの発見と知識の発見という観点では、テキストから新しい知識を発見する技術をテキストマイニングと定義されます。

情報検索

もう一つ、テキストマイニングに対して間違えやすい言葉に、情報検索があります。

インターネットで調べものをするときによく使われる検索エンジンの技術が、まさに情報検索の良い例です。

情報検索とは、ソースにまぎれている雑多な情報の中からユーザーが必要とするであろう情報だけを探し出してくる技術をいいます（内部では、記憶ベース推論という技術が動いています）。

検索結果から、有益な知識・情報を発見するためには、検索されたページを一つ一つ開いて読んでみなければなりません。

テキストマイニングと情報検索との相違は、ここにあります。

つまり、探し出したテキストの中身を読み込み、そこから自分に有益な知識・情報を取り出すことができたと感じられたときにテキストマイニングが完結します。

情報検索そのものはテキストマイニングの前処理の１つにすぎないと考えることもできます。

テキストマイニングとは、文字情報を分析して有益な知識や情報を抽出する技術であり、データマイニングの一分野に位置付けられるものです。テキストデータは、単なる数値データとは異なり、文章や単語の形で表現されるため、分析には特有の方法論や技術が必要とされます。具体的には、テキストマイニングでは大量の文章データを単語ごとに分解し、それらの単語の出現頻度や単語同士の関係性を数値化し、それを基に統計的な解析を行います。これにより、膨大な文字情報の中から隠れたパターンや意味のある知識を発見することが可能になります。このようなテキストマイニングの技術は、文章の芸術的価値を測るような目的ではなく、実用的な分析に重点を置いています。例えば、顧客の口コミデータから満足度を分析したり、SNSの投稿からトレンドを把握したりすることが典型的な応用例です。日本語の場合、英語のように単語が分かち書きされていないため、単語を切り出す作業が非常に難しく、文法的な曖昧さや文構造の複雑さが分析の障壁となることがあります。このため、日本語のテキストマイニングには、言語学的な知識や国語力が求められる場面が多いです。一方で、英語の文章では単語が分かち書きされているため、解析の初期段階での単語の切り出しが比較的容易であるといえます。しかし、どの言語においても、テキストデータには多様な表現や意味が含まれており、そこから有用な情報を引き出すためには、高度なアルゴリズムや技術的工夫が必要とされます。テキストマイニングという概念は、1997年頃から学術論文や研究に頻繁に登場するようになり、それ以来、ビジネスや研究分野における重要な技術として広く認知されてきました。例えば、マーケティング分野では、消費者のレビューやアンケート結果を分析して新たなインサイトを得るために利用されています。また、医療分野では、膨大な診療記録や研究論文を解析して、疾患の新しい予測因子や治療法を発見することにも貢献しています。さらに、テキストマイニングの応用例として、法律文書や契約書の分析、教育分野での学術文献のレビュー、自動要約技術を用いたニュースの短縮化などが挙げられます。データマイニングと比較すると、テキストマイニングの最大の違いは、元データが数値ではなくテキストである点です。データマイニングでは、マーケットバスケット分析、クラスター分析、決定木、ニューラルネットワークなど、さまざまな統計的手法や機械学習手法を用いて数値データを解析し、有益な知識を引き出します。一方、テキストマイニングは、テキストデータを対象としており、そのデータを単語単位や文単位で解析し、意味的・文脈的な情報を抽出することに特徴があります。テキストマイニングの結果として得られる知識は、元のデータの著者が意図していなかった新しい発見であることも少なくありません。この点で、テキストマイニングは創造的な技術であるといえます。例えば、顧客の自由記述形式のフィードバックを解析することで、表層的な統計では見つからない隠れたニーズを発見できることがあります。また、テキストマイニングは情報検索技術とも混同されがちです。情報検索は、インターネット検索エンジンのように、大量の情報の中からユーザーが必要とする情報を探し出す技術を指します。一方で、テキストマイニングは、探し出した情報をさらに解析し、意味的に有益な知識を引き出すことに重点を置いています。このように、情報検索はテキストマイニングの前処理として位置づけられる場合もあります。例えば、検索エンジンを使って関連する文書を収集し、それをテキストマイニングで解析するという流れは一般的です。情報検索では、検索結果から個別のページを一つ一つ読んで必要な情報を見つける作業がユーザーに委ねられますが、テキストマイニングでは、その後の解析プロセスを自動化することにより、効率的に知識を引き出すことが可能です。このように、テキストマイニングは単なるデータ解析技術ではなく、テキストデータに特化した高度な知識発見の手法として発展を遂げています。その応用範囲は、ビジネス、医療、教育、法務、さらにはエンターテインメント分野にまで広がっており、今後もその重要性はますます高まると考えられます。