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■【トピック】TMS Web サイト「事例紹介」大幅更新のお知らせ
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日頃は Text Mining Studio をご愛用いただき誠にありがとう
ございます。
本メールマガジンも、第3回目刊行の運びとなりました。ユーザーの皆様に
有益な情報をお届けできるよう、今後も邁進してまいります。是非とも
引き続き、ご意見ご要望等をお寄せください。
さて、弊社 TMS Web サイトにおきまして「事例紹介」ページの内容を大幅に
増強いたしましたので、ご案内申し上げます。TMS をご利用いただいた
研究成果であります論文の掲載を拡充し、ユーザ会のご講演内容として
発表を頂きました内容も参照可能になりました。
http://www.msi.co.jp/tmstudio/usersCase.html
ユーザーの皆様よりご提供頂きましたこれらの情報は、非常に有益かつ
貴重なものであると受け止めており、感謝の念に堪えません。今後とも、
数理システム並びに TMS をどうぞよろしくお願いいたします。
(TMS開発リーダー 岩本 圭介)
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■【技術コラム】上昇傾向データを抽出する
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こんにちは、数理システム TMS担当の北沢です。
TMS Version 4.1 に新たに追加された機能について説明致します。題して、
「こんなにすごい時系列新機能～上昇傾向データを抽出する」
です。
「上昇傾向のデータを見つける」、つまり、「一番上昇していくものを
見つける」とは、どういうことなのでしょう？
それは何千何万の単語の時系列パターンの中から、最大上昇幅、上昇期間を
見つけ出すことです。
そのため、これまで用いてきた「上位Ｎ件以上」を図示する場合は、単語を
限定したうえで計算を行うことができたのですが、この時系列分析では
事前にそういった限定ができません。全単語とその時系列パターンの
データは大量で、これを扱えるよう独自アルゴリズムを採用しました。
ここで、パラメータ設定のちょっとしたテクニックをお伝えしましょう。
一般に、この上昇傾向抽出の時系列分析は、「頻度」を上げるとグラフの
形が良くなります。ただし、副作用として現れてくることばは、つまらない
ことば（単に頻度の高いことば）が多くなります。
更に良い結果で、かつグラフの形がしっかりしたものとするには、
・グルーピングやカテゴリ化など前処理を加えたデータを用いる
・単語フィルタを活用する
ことをお薦め致します。
詳しくは、Version 4.1 技術資料の P47をご覧ください。以前よりも、
直感的で分かり易いとユーザーの皆様からご好評頂いております。
(TMS開発担当 北沢 芳明)
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☆営業部からのお知らせ☆
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■スキルアップセミナー 4/27（金）開催
http://www.msi.co.jp/tmstudio/seminarSkillup.html
「終日だと参加しづらい」という皆様からのお声にお応えし、午前の部と
午後の部に分けて、お申込みを受け付けております。
■ユーザー様事例ページ更新
http://www.msi.co.jp/tmstudio/usersCase.html
■新アドオン「NEExtractor」
http://www.msi.co.jp/tmstudio/addon.html
■その他アドオン製品について
現在、次のアドオン製品を開発検討中でございます。
是非ともご意見、ご要望点などをお聞かせください。
★特許アドオン
ご連絡先Eメール：vmstudio-info@ml.msi.co.jp
今後とも何卒よろしくお願い致します。
（TMS営業担当 湯淺 麻紀子）
