UserLocal AIテキストマイニング

解析データ数

ラベルごとに解析対象データの集計数を表示しています。また、解析データに含まれる文数、単語数を表示しています。 【データ数・総文数・総単語数について】

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特徴語

ラベル別に集計した特徴的な単語を表示しています。分類表示では、特徴的な単語をラベル別にグルーピングし、 品詞ごとに色分けして表示しています。ランキング表示では、ラベルごとの特徴的な単語に順位を付けて表示しています (複数のラベルによく現れる上位10個の単語をハイライトしています)。

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単語の出現傾向

ラベルごとに集計した単語の出現数を表示しています。 グリッド表示においては、ラベルと単語の各交点に、単語の出現数を表すマーカーを表示しています。 このマーカーは単語の出現数が多いほど、赤く大きく表示されます。 ヒートマップ表示は単語の出現数を表にし、出現数の多い箇所ほど濃い橙色で表しています。 折れ線表示では、横軸を時系列ラベルとし、単語の出現数の推移をそれぞれの折れ線グラフで表しています(時系列データ専用)。 なお、図表上部の「ラベル間出現率」ボタンを選択することで、各単語の出現率をラベル間で比較することができます。 【ラベル間出現率の値について】

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対応分析

ラベルごとに単語の集計を行い、それらの関係を可視化した図です。 紫色の四角で示されたラベル間の距離が近いほど、それらが似た内容であることを表します。 また、ラベルと単語の距離が近いほど、そのラベル内の文章に出現しやすい単語であることを示します。

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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、どの文書にもよく現れる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です。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。距離が近い単語はグループにまとめ、色分けしています。 【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?】

(結果の表示に時間がかかる場合があります)

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※ 以下はサンプルデータを表示しています

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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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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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単語分類

2つの文書に出現する単語を、それぞれどちらの文書に偏って出現しているかでグルーピングした表です。 表の左側には「高評価のレビュー」によく出現する単語が、右側には「低評価のレビュー」によく出現する単語が表示されています。 それぞれの表の中の単語は、出現頻度が多い順に並んでいます。

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特徴語マップ

解析対象の文書に現れる単語がどちらの文書により多く出現するか、またその単語が文書においてどれだけ特徴的であるかを2次元でマッピングした図です。 単語が左寄りになっているほど「高評価のレビュー」により多く現れることを、右寄りになっているほど「低評価のレビュー」により多く現れることを意味しています。 また、単語が上寄りになっているほどこの文書で特徴的な単語であることを、下寄りになっているほどどのような種類の文書にも出現するような一般的な単語であることを意味しています。

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ネガポジマップ

解析対象の文書に現れる単語がどちらの文書により多く出現するか、またその単語の意味がどれだけポジティブ・ネガティブであるかを2次元でマッピングした図です。 単語が左寄りになっているほど「高評価のレビュー」により多く現れることを、右寄りになっているほど「低評価のレビュー」により多く現れることを意味しています。 また、単語が上寄りになっているほどポジティブな単語であることを、下寄りになっているほどネガティブな単語であることを意味しています。

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単語の出現比率

出現回数の多い単語を選び出し、それらが2つの文書においてどれぐらいの比率で出現するかをグラフにしています。

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※ 以下はサンプルデータを表示しています

ラベル別ポジネガ比

ラベルごとに集計した文章からポジティブな感情・ネガティブな感情を分析し、それぞれが各ラベルごとにどの程度含まれているかの割合を表示しています。

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ラベル別感情度合い

ラベルごとに集計した文章から感情の傾向を分析し、各感情の大きさをマーカの色と大きさで表しています。このマーカーは各感情の度合いが大きいほど、赤く大きく表示されます。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。

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