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■【トピック】Text Mining Studio(TMS) サポート OS について
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日頃より、Text Mining Studio (TMS) をご活用くださり、誠にありがとう
ございます。
★ 重要なお知らせ ★
2020年2月のリリースをもちましてText Mining Studio (TMS) は
Windows 7、Windows Server 2008R2 のサポートを 終了いたします。※
なお、
https://www.msi.co.jp/tmstudio/mailmagazine/backnumberVolSP_20181211.html
とも合わせ、64bit OS のご用意をよろしくお願い申し上げます。
何かご不明な点がございましたら、いつでもお気軽にご連絡頂ければ幸いで
ございます。
※経緯：
Text Mining Studio (TMS) は Windows10 などでスタンドアロン版として
また Windows Server を利用し複数のユーザ様で、など様々なお客様に複数の
OS にてご利用いただいております。
TMS の開発メンバーも、OS 毎の挙動の違いの確認のため、普段から開発/分析
環境はそれぞれ違う OS を利用しております。Windows 7 は長らく利用してお
り、非常に親しみもございますが、来年 2020年1月で Microsoft社による
サポートが終了するため、このようなご案内に至りました。
以上、TMS ならびに当社をこれからもよろしくお願いいたします。
(TMS担当 主任研究員 古賀 久芳)
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■【技術コラム】単語や係り受けのまとめ上げ方法
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みなさまこんにちは。TMSチームの柿沼です。
今回は、ユーザのみなさまがより深い分析をしたいときに必須となる、
単語や係り受けのまとめ上げについて、
その方法の一覧と主な使い方・特徴をご紹介いたします。
単語や係り受けのまとめ上げ方法としては、以下の３つの方法がございます。
＜１．類義語辞書＞
類義語辞書では、単語のまとめ上げを行うことができます。
類義語辞書でまとめ上げた単語については、分析の大元となる
分かち書き結果（オリジナルテキスト）で置き換わるため、
プロジェクト全体で同じ単語として扱いたいときに使用します。
類義語辞書では、係り受けや態度表現を扱うことはできません。
＜２．グルーピング「フィルタリング条件として登録」＞
TMSの分析機能の一つ、グルーピングでは、定義したルールに従って
単語や係り受けをまとめ上げることができます。
これをフィルタリング条件として用いた場合、フィルタリング結果は
元の分かち書き結果（オリジナルテキスト）とは別の分かち書きとして
新しくデータが作成されます。
この方法では、ルールでまとめ上げた単語・表現のみが置き換わり、
それ以外の単語・表現はそのまま残ります。
そのため、係り受けや態度表現を含めてまとめ上げることのできる、
広義の「類義語辞書」と見ることもできます。
＜３．グルーピング「カテゴリデータ生成」＞
グルーピングでは、「カテゴリデータ生成」を行うこともできます。
カテゴリデータは、元の分かち書き結果（オリジナルテキスト）とは
結果リスト上異なるタブでデータが作成されます。
フィルタリングとの違いは、ルールでまとめ上げられなかった
単語・表現が「カテゴリ欠損」として扱われる点です。
これにより、各行がどのカテゴリを持つかを簡単に見ることができ、
注目したい単語・表現のみに限って
それらの関係を見る分析などを行うことができます。
以上、３つの方法をご紹介いたしました。
まとめると、それぞれ以下のような場合にお使いいただくと便利です。
・類義語辞書：単語を完全に置き換えても構わないとき
・フィルタリング条件：元の単語の分かち書きも必要で、
置換後のデータでも様々な分析をしたいとき
・カテゴリデータ：まとめ上げた結果のみに着目して、
集計や関係性を見たいとき
今回ご紹介した内容は、チュートリアル「第９章 ことばをまとめ上げる」
にも記載しておりますので、是非ご覧いただければと存じます。
少しでもみなさまのお役に立てれば幸いです。
その他、お使いの上でご不明な点や機能改善のご要望、また
メルマガで取り扱って欲しい話題などございましたらお気軽に
サポートまでご連絡ください。
サポート：tmstudio-support@ml.msi.co.jp
(TMS開発担当 柿沼 匡志)
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☆営業部からのお知らせ☆
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（音声認識とテキストマイニングについて）を掲載しました。
http://www.msi.co.jp/tmstudio/userscase_pdf/MSI_report_K1_0408.pdf
★Text Mining Studioが比較サイト「ITトレンド」で
2017年度に続き、2018年度前期も、1位に選ばれました！
https://it-trend.jp/award/2018-firsthalf/textmining?r=award2018-firsthalf-tab
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（TMS営業担当 湯淺）
