巻頭言…3
はじめに…6
0.1 本書のねらい
0.2 本書の読み方
第I部 テキストアナリティクスの基礎…17
第1章 テキストアナリティクスことはじめ…19 [前山] (19ページ)
1.1 テキストアナリティクスとは？
1.2 分析のためのアプローチ
1.3 分析のための基盤技術
1.4 まとめ：自然言語処理を学ぶために
第2章 プログラミングの補足知識…38 [井上] (11ページ)
2.1 文字コード
2.2 ファイルの入出力
2.3 正規表現
2.4 内包表記
2.5 まとめ：Pythonを使いこなすために
第3章 環境構築…49 (14ページ)
2.1 Linux
2.2 macOS
2.3 Windows
2.4 Pythonの仮想環境
3.5 まとめ：より快適な環境を構築するために
第4章 基礎技術…63 [伊藤] (34ページ)
4.1 基礎的な解析
4.2 文書の分類・クラスタリング
4.3 可視化
4.4 まとめ：より深い分析を実現するために
第II部 テキストアナリティクスの実践…97
第5章 データ収集…99 [佐藤] (9ページ)
5.1 公開データ
5.2 社内データ
5.3 データ購入
5.4 ウェブクローリング
第6章 観光テキストの解析…108 [鈴木] (34ページ)
6.1 データの入手：観光テキスト解析に利用できるソーシャルメディアの例
6.2 口コミを利用した観光地の分析
6.3 口コミを利用したテーマパークの分析
6.4 分析上の注意点
6.5 研究の紹介
第7章 金融・経済テキストの解析…142 [中北] (12ページ)
7.1 事前準備：金融・経済における極性分析
7.2 データの入手：金融・経済テキストデータの分析
7.3 基礎的な解析：基礎的なテキスト分析
7.4 分析：有価証券報告書を用いた日経平均予想
7.5 分析上の注意点
7.6 研究の紹介
第8章 ソーシャルメディアテキストの解析…154 [赤尾] (33ページ)
8.1 Twitterデータによる世情分析
8.2 2ちゃんねるデータによる世情分析
8.3 大規模データ処理に対する工夫
8.4 研究の紹介
第III部 応用技術・発展的な内容…187
第9章 実践的なテクニック…189 [葛西] (15ページ)
9.1 単語処理に関するテクニック
9.2 その他のツールの比較と利用方法
9.3 まとめ
第10章 深層学習技術…204 [山本] (30ページ)
10.1 単語分散表現
10.2 文分散表現
10.3 BERTをはじめとするTransformerモデルの利用
10.4 まとめ
第11章 環境構築の要らないテキストアナリティクス…234 [宇川] (13ページ)
11.1 Google Colaboratoryを利用したテキストアナリティクス
11.2 自然言語処理APIを利用したテキストアナリティクス
11.3 まとめ
付録 本書で利用するPythonライブラリ…247 (3ページ)
索引…250