#テキスト分析

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共参照解析（Coreference Resolution）は、テキスト中で同じ人物・組織・概念を指す異なる表現を自動的に特定し結びつけるNLP技術です。仕組み、主要手法、情報抽出パイプラインでの役割を解説します。

文書クラスタリング（Document Clustering）は、大量のテキスト文書を内容の類似性に基づいて自動的にグループ化する教師なし学習手法です。手法の種類、文書表現の選び方、実務への適用方法を解説します。

キーワード抽出（Keyword Extraction）は、文書から重要な単語やフレーズを自動的に特定する自然言語処理技術です。統計的手法からグラフベース、深層学習まで、手法の選び方と実務での活用法を解説します。

自然言語処理（NLP）のビジネス応用について、主要技術、導入ステップ、活用場面、注意点を体系的に解説します。テキストデータから事業価値を引き出す実践的なアプローチを紹介します。

トピックモデリングは、大量のテキストデータから潜在的なテーマ（トピック）を自動的に抽出する統計手法です。LDA、NMF、BERTopicなどの代表的アルゴリズムと、実務での活用手順を解説します。

テキストマイニングは非構造化テキストデータから有用なパターンやインサイトを抽出する分析手法です。形態素解析、感情分析、トピックモデリング、共起ネットワーク分析の手法と実践プロセスを解説します。

センチメント分析手法は、顧客レビューやSNS投稿などのテキストデータから感情の傾向を定量的に把握し、問題の早期発見に活用する手法です。分析手順、ツール選定、活用場面と注意点を解説します。