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[NetMiner 4] テキストネットワーク分析

本講座では、NetMinerのテキストネットワーク分析機能を活用し、ニュース記事、Twitter、演説文などの非構造化テキストデータを分析する方法を扱います。非構造化テキストデータからの単語抽出、トピックの発掘、単語ネットワークの構築および可視化、主要キーワードの選定に至るまで、テキストネットワーク分析の全過程に関する理論的基礎を身につけることができます。また、NetMinerを用いて、ニュース記事やTwitterの実データに分析手法を適用する実習も行います。

2名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 2か月

Text Mining
Text Mining
data-analysis
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text-analysis
text-analysis
semantic-analysis
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latentdirichletallocation
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Text Mining
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data-analysis
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semantic-analysis
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latentdirichletallocation
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受講後に得られること

  • 非定型テキストマイニングおよび分析の基礎理論

  • テキストデータの前処理、単語の重要度分析、トピックモデリング、単語ネットワークモデリングの方法

  • NetMinerのテキスト分析機能の実習

  • ニュース記事、Twitterテキスト分析の例

☆ 受講前にご確認ください ☆

[受講期間]

- 2か月

[講義案内事項]

<演習プログラム(NetMiner)>

  • 演習に取り組むには、Windows OSのノートパソコンまたはデスクトップPCが必要です。

  • 教育用NetMiner 4のインストール方法は、「コミュニティ >> よくある質問 >> [必読] 教育用ネットマイナー(NetMiner for Trainingのご案内)」をご確認ください。


<教材および実習データ>

  • 教材については、最初の講義動画の「授業資料」をご確認ください。

  • 実習データは実習パートの「授業資料」をご確認ください。

  • 最後の講義(第13回)で別途授業資料が提供されます。


講義の主な内容

  • 本コースでは、NetMinerのテキストネットワーク分析機能を活用し、ニュース記事、Twitter、演説文などの非構造化テキストデータを分析する方法を扱います。非構造化テキストデータから単語を抽出し、トピックの発掘、単語ネットワークの構築および可視化、主要キーワードの選定まで、テキストネットワーク分析の全過程に関する理論的

    基礎を築くことができます。また、NetMinerを利用してニュース記事やTwitterの実データに分析手法を適用する演習を行います。
    #テキストマイニング #data-analysis #text-analysis #semantic-analysis #latentdirichletallocation #network-analysis


  • 総教育時間:5時間11分


前提科目


 おすすめの後続講座

講師情報

  • キム・ガンミン – ㈱サイラム取締役

  • ペ・スジン – ㈜サイラム 分析コンサルタント

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 演説文、自由記述式アンケート、ニュース記事、Twitterなどの非構造化テキストデータを分析したい方

  • テキストマイニング、テキスト分析にご興味のある方

  • キーワードネットワーク分析にご関心のある方

  • テキスト分析のためのNetMinerセマンティックネットワーク分析パッケージを購入された方、またはご関心のある方

前提知識、
必要でしょうか?

  • NetMiner 4の紹介と基本操作(無料)講座リンク: https://inf.run/ViiiU

  • その他の推奨される履修前提科目については、教育紹介の内容をご参照ください。

こんにちは
CYRAM NetMinerです。

サイラムは2000年に設立されたグラフデータサイエンス(Graph Data Science)専門企業で、国内初の商用ソーシャルネットワーク分析(SNA)ソフトウェアNetMinerを開発してきました。 20年以上にわたり、社会ネットワーク分析(SNA)、グラフ分析(Graph Analytics)、テキスト分析(Text Analytics)、グラフ機械学習(Graph Machine Learning)の分野で技術とノウハウを蓄積し、研究機関、大学、公共機関、企業のさまざまなデータ分析を支援してきました。 本講義では、NetMiner開発会社としての専門性をもとに、社会ネットワーク分析の基本概念から実際のデータ分析、結果の解釈まで、実務を重視して学ぶことができます。単なるソフトウェアの使用方法にとどまらず、データに潜む隠れた関係性や構造を発見する分析的思考も身につけてみましょう。
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共同知識共有者

カリキュラム

全体

13件 ∙ (5時間 35分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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