テキストマイニングの進め方と特許分析などへの活用方法

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本セミナーでは、テキストマイニングについて基礎から解説し、特許分析を行う上で重要な各種情報を特許文書から抽出する手法を紹介いたします。

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プログラム

ビッグデータの時代になっても、なかなか活用が進まないのが、テキストを代表とする非構造化データである。活用がうまくいかないケースを調べてみると、分析の手間を減らそうと、処理対象のデータを限定して逆効果になっている場合が多い。その観点から2020年12月16日に岩波書店より刊行する予定の書籍『テキストマイニングの基礎技術と応用』をテキストとして用い、実データでの分析デモを交えながら、データ資産の最大限の活用を促すために、処理対象データが多いほど分析の手間が減り良い分析結果を得られるようになるテキストマイニングの手法を解説する。また、近年多くの組織がテキストマイニングの対象としている特許文書は多くの情報を含むため、一概に特許分析といっても目的や手法は多様である。このため、分析目的に応じて特許文書の特性を反映した手法を選択する必要がある。本セミナーでは、特許分析を行う上で重要な各種情報を特許文書から抽出する手法もいくつか紹介する。

  1. テキストマイニングの基本
    1. テキストマイニングが可能にすること
    2. 検索や分類とテキストマイニングの違い
    3. テキストマイニングの基本的な仕組み
    4. テキストマイニングの難しさ
    5. テキストマイニングのための自然言語処理
    6. テキストマイニングのための分析技術
    7. テキストマイニング成果を出すための留意点
  2. 顧客の声やSNSのテキストマイニング
    1. 顧客の声のテキストマイニング
    2. SNSデータの分析
  3. 特許文書のテキストマイニング
    1. 特許の概要
    2. 特許分析の重要性
    3. 特許文書のテキストマイニング
    4. 特許文書のスコアリング
    5. 請求項からの情報抽出
    6. 類似特許検索
    7. 語彙の関係性抽出

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