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「単語セット」の作成と進化に基づくテキストマイニング手法MOT(技術経営)のためのテキストデータ解析を事例として

机译:基于“词集”的创建和演化的文本挖掘方法-以MOT文本数据分析为例(技术管理)

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摘要

テキストデータの電子化とコンピューターの情報処理能力の向上は.構造化されていないテキストデータを解析し,価値のある知識を取得することを可能にした。テキストマイニング研究の意義は,今後ますます高まることが予想されており,企業の技術経営(MOT)においては,事業の「選択と集中」など重要な意思決定を行う際の利用が期待されている。しかし,経営判断に影響を与えるような信頼性の高い知識を発見するためのテキストマイニング手法は,これまで十分に確立されているとはいえない。そこで本稿では,テキストマイニングに人間の実際的な知識を効果的に導入する手法を考案し,その手法が企業の意思決定に利用可能な知識を発見し得るかを検証した。具体的には量子ドット太陽電池を解析事例に取り上げ,テキストマイニングで抽出した単語に関連キーワードを組み合わせた「単語セット」を作成,進化させる方法を示し,その有効性について論じる。
机译:文本数据的计算机化和计算机信息处理能力的提高。它使分析非结构化文本数据和获取有价值的知识成为可能。文本挖掘研究的重要性预计将在未来增加,并且在进行诸如“选择和集中”业务等重要决策时,有望将其用于公司技术管理(MOT)。 ..但是,到目前为止,尚未很好地建立用于发现影响业务判断的高度可靠知识的文本挖掘方法。因此,在本文中,我们设计了一种有效地将人类实践知识引入文本挖掘的方法,并验证了该方法是否可以发现可用于公司决策的知识。具体来说,我们以量子点太阳能电池为分析案例,展示如何创建和演化一个“单词集”,该单词集将通过文本挖掘提取的单词与相关关键字结合起来,并讨论其有效性。

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