テキストマイニング 【text mining】

概要

テキストマイニング（text mining）とは、定型化されていない文字情報(テキストデータ)の集まりを自然言語解析などの手法を用いて解析し、何らかの未知の有用な知見を見つけ出すこと。

「データマイニング」(data mining)の手法を非定型のテキストデータに応用したもので、自然言語の文の蓄積として集められたデータを分析し、鉱山から鉱石などを掘り出す（mining）ように、業務や製品に役立つ情報を探し出す。

目的や具体的な技術は様々だが、多くの場合、文章に形態素解析を行ってテキストを単語やフレーズに分解し、特定の表現の出現頻度やその増減、複数の表現の関連性や時系列の変化などを調べる。

これにより、知られていなかった問題点を見出したり、様々な要素や要因の間の結びつきを可視化したり（共起ネットワーク分析）、顧客や消費者の評判（肯定的か否定的か）や時系列の推移を把握したりする（センチメント分析）ことができる。

対象となるデータの例として、アンケートや報告書などに含まれる自由記述の文章、電子掲示板(BBS)やSNSの書き込み、ニュース記事、OCRでスキャンしてテキストデータ化した過去の書籍、雑誌、新聞の記事などが挙げられる。

(2018.12.11更新)

他の辞典による解説 （外部サイト）

この記事を参照している文書など （外部サイト）

この記事の著者 ： (株)インセプト IT用語辞典 e-Words 編集部
1997年8月より「IT用語辞典 e-Words」を執筆・編集しています。累計公開記事数は1万ページ以上、累計サイト訪問者数は1億人以上です。学術論文や官公庁の資料などへも多数の記事が引用・参照されています。