UserLocal-テキストマイニングツール
解析結果

ワードクラウド

スコアが高い単語を複数選び出し、その値に応じた大きさで図示しています。 単語の色は品詞の種類で異なっており、青色が名詞、赤色が動詞、緑色が形容詞、灰色が感動詞を表しています。

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単語出現頻度

文章中に出現する単語の頻出度を表にしています。単語ごとに表示されている「スコア」の大きさは、 与えられた文書の中でその単語がどれだけ特徴的であるかを表しています。 通常はその単語の出現回数が多いほどスコアが高くなりますが、 「言う」や「思う」など、どのような種類の文書にも現れやすいような単語についてはスコアが低めになります。 【スコアの目的と算出方法について】

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共起キーワード

文章中に出現する単語の出現パターンが似たものを線で結んだ図。出現数が多い語ほど大きく、また共起の程度が強いほど太い線で描画されます。 【共起とは?】

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2次元マップ

文章中での出現傾向が似た単語ほど近く、似ていない単語ほど遠く配置されています。距離が近い単語は色分けして、グループにまとめています。 【2次元マップの詳しい説明】

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係り受け解析

係り受け解析では、「名詞」に係る「形容詞」「動詞」「名詞」についての解析結果を表示します。 「スコア」は、出現回数やその係り受け関係が全組み合わせのうちに占める割合などを複合的に判断し、独自に算出した数値です。 「スコア」が高いほど、よりその係り受け関係が重要であることを示します。 また、単語の後に「(否: 50%)」 などとついている場合、 集計された係り受け関係のうち50%が否定表現(例:「高い」→「高くない」)として使われていることを意味しています。 ネガポジは名詞にかかる形容詞がポジティブ(ネガティブ)な単語かどうかを表しています。 【係り受け解析とは?】

(結果が表示されるまでに時間がかかる場合があります)

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階層的クラスタリング

文章中での出現傾向が似た単語をまとまりとしてとらえられるよう樹形図で表したものです。グループは色分けして表示しています。 【階層的クラスタリングの詳しい説明】

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サマリー

文書全体を分析し、文書に含まれる感情の傾向を可視化しています。「ポジネガ」では、文書中にどの程度ポジティブな感情とネガティブな感情が含まれているかの割合を表示しています。「感情」では、文書中に含まれる各感情の大きさをそれぞれ数値として表し、可視化しています。なお、各感情の大きさは、100%を最大の感情とした際の目安の値です。

ポジネガ

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感情

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ポジネガ推移

文書を分割して分析し、ポジティブな感情とネガティブな感情の比率の推移を時系列的に可視化しています。グラフの左端が文書の先頭を表しており、右に進むほど終わりに近づきます。

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感情推移

文書を分割して分析し、感情の起伏の推移を時系列的に可視化しています。各感情はその度合いが大きいほど、領域の縦幅が大きくなります。また、グラフの左端が文書の先頭を表しており、右に進むほど終わりに近づきます。

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ダイジェスト

文書中の重要な文のみを抜粋して表示します。抜粋する際の行数は3行・5行・10行から選択できます。

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ハイライト

文書中の重要な部分をハイライトして表示しています。「マーカー」表示では重要部を赤くハイライトしています。「ヒートマップ」表示では、赤(重要度高)・黃(重要度中)・青(重要度低)で文の重要度を色分けをしています。「モノトーン」表示では、重要部の文ほど濃く大きく表示しています。

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