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  • Rによるやさしいテキストマイニング

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Rによるやさしいテキストマイニング

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登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オーム社
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/2/17
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 本の長さ ‏ : ‎ 240ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4274220230
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4274220234
  • 商品の重量 ‏ : ‎ 360 g
  • 寸法 ‏ : ‎ 14.9 x 1.4 x 21 cm
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 334,222位 (本の売れ筋ランキングを見る)
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち3.7 (21)

著者について

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小林 雄一郎
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博士(言語文化学)。関心領域は、言語学、自然言語処理、統計学。主な著書は、『ことばのデータサイエンス』『Rによる教育データ分析入門』『Rによるやさしいテキストアナリティクス』など。

カスタマーレビュー

星5つ中3.7つ
21グローバルレーティング

日本からのトップレビュー

  • 星5つ中5つ
    質問に翌日回答が届きました。対応の速さに感動しました。
    2017年3月10日に日本でレビュー済み
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    初心者には素晴らしい本です。本文中のプログラミングコードが一つを除き

    全てきちんと動きました。これまでに類書を数冊購入しましたがコード通り

    に打ち込んでも動かないことがしょっちゅうでしたから、感動しました。

     動かなかったコードの質問への回答がなんと翌日に届きました。

    早速、アドバイス通りに打ち込むと見事に動きました。

    本文のコードが全て動いたのは初めてです。Rとテキストマイニングに興味の

    ある、R初心者にとっての必読書だと思います。準備編のところで行列計算他

    Rの基本的な使い方なども丁寧に説明してあります。私にとってRにじっくり

    取り組む一冊となりそうです。

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  • 星5つ中1つ
    残念な内容
    2017年7月2日に日本でレビュー済み
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    「やさしい」とあるが要するに中身が薄い。いろいろな用語がもったいぶって出て来るが説明はほとんどないか、別の本を読めというスタンス。プログラミングの部分も簡単なサンプルだけで応用がきかない。著者自身も見よう見まねで書いている印象がある。

    13人のユーザーが役に立ったと感じています
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  • 星5つ中2つ
    やさしいですが…
    2017年10月1日に日本でレビュー済み
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    確かに「やさしい」です。が、テキスト処理と分析、実務と理論、どれもどっちつかずです。

    R初心者で、「ひとまずテキストを対象に分析してみたい」という方ならよいのかもしれませんが…。でも、だとすれば、石田基広氏の「Rによるテキストマイニング入門」の方をお勧めしたいです。

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  • 星5つ中5つ
    素晴らしい本です!
    2018年6月7日に日本でレビュー済み
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    辛口な評価もありますが,私にはとても良い本でした。

    これまで,ほぼ独学でニューラルネットワークやサポートベクターマシンを勉強し,

    統計解析については,必要に応じて,因子分析やクラスタリングを学んできました。

    その過程でコーパス言語学に巡り会い,現在の関心は英文のテキストマイニングです。

    Rについては,秋光 淳生氏の『データからの知識発見』(こちらも名著)を読んで

    おおよそ勉強していましたが,この本には「私が求めていたすべて」が記されています。

    Rの初心者であっても,丁寧な解説のおかげで,実際にコマンドを入力して

    実行結果を確認することができます。しかも,数式を全く使用することなく,

    理論的背景をほどよい深さで説明されており,まさに座学と実践を

    バランスよく取り入れた名著となっています。

    出版にこぎつけるまでに,多大なご苦労があったことと想像しますが,

    このような素晴らしい本を執筆された小林氏に,とても感謝しています。

    4人のユーザーが役に立ったと感じています
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  • 星5つ中5つ
    感想を短歌形式で
    2018年2月5日に日本でレビュー済み
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    #説明歌 Rでも文字列処理のn-gram頻度解析共起語相関

    #報告歌 エラーあり、マイニング前の予備運動Rのイロハのイから始める

    #感想歌 文学部1年教材なのだろう使い方から始めているし

    1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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  • 星5つ中1つ
    競合を意識しているならリフロー型にしましょう
    2017年8月7日に日本でレビュー済み
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    話はそれからだと思います。

    どの分野においても

    己を知ることが分析の要です。

    モノを測る前に目盛りを見直しましょう。

    5人のユーザーが役に立ったと感じています
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