金 明哲, 村上 征勝, 永田 昌明, 大津 起夫, 山西 健司 　著

内容

目次

　編集にあたって 第Ⅰ部　文章の統計分析とは　金明哲・村上征勝 　1　文章の統計分析と著者推定 　　1.1　計量的文体論 　　1.2　著者の推定 　2　文章の特徴抽出 　　2.1　単語の長さ 　　2.2　文の長さ 　　2.3　品詞の分布 　　2.4　識別語と機能語 　　2.5　異なり語と出現頻度 　　2.6　n-gramの分布 　　2.7　日本語固有の特徴情報 　　2.8　その他の特徴情報 　3　統計分析方法 　　3.1　基本統計量 　　3.2　語彙に関する特性値 　　3.3　推測統計と多変量データ解析 　　3.4　近年の動向 　4　日本語の文章の統計分析 　　4.1　日蓮遺文の真贋判定 　　4.2　『源氏物語』の計量分析 　5　展望と文献案内 　参考文献 第Ⅱ部　確率モデルによる自然言語処理　永田昌明 　1　人工知能的アプローチから確率・統計的アプローチへ 　2　形態素解析 　　2.1　形態素解析とは何か？ 　　2.2　形態素解析のむずかしさ 　　2.3　統計的言語モデルによる形態素解析 　　2.4　動的計画法を用いた最適単語列探索アルゴリズム 　　2.5　今後の課題 　3　固有表現抽出 　　3.1　固有表現抽出とは何か？ 　　3.2　固有表現抽出のむずかしさ 　　3.3　隠れマルコフモデルによる固有表現抽出 　　3.4　最大エントロピーモデルによる固有表現抽出 　　3.5　今後の課題 　4　テキスト分類 　　4.1　テキスト分類とは何か？ 　　4.2　テキスト分類の数学的定義 　　4.3　代表的なテキスト分類アルゴリズム 　　4.4　ベクトル空間モデルと最近隣法 　　4.5　ナイーブベイズ 　　4.6　ブースティング 　　4.7　サポートベクトルマシン 　　4.8　今後の課題 　5　統計的機械翻訳 　　5.1　雑音のある通信路のモデル 　　5.2　2言語対応付け 　　5.3　IBM翻訳モデル 　　5.4　スタックデコーダ 　　5.5　今後の課題 　参考文献 第Ⅲ部　社会調査データからの推論：実践的入門　大津起夫 　1　調査データから何が推論できるか？ 　2　NSLY79と"The Bell Curve"論争 　3　主成分分析と特異値分解 　4　対応分析 　5　連関モデル 　6　多重対応分析 　7　尺度最適化を伴う主成分分析 　8　おわりに 　参考文献 第Ⅳ部　データとテキストのマイニング　山西健司 　1　データマイニングとは 　　1.1　CRMとマイニング 　　1.2　マイニング技術の要件 　　1.3　マイニング分野の全体図 　2　バスケット分析 　3　分類ルールの学習 　　3.1　教師あり学習 　　3.2　決定木の学習 　　3.3　選択的サンプリングを用いた集団能動学習 　4　嗜好学習とリコメンデーション 　　4.1　協調フィルタリング（1）――相関係数法 　　4.2　協調フィルタリング（2）――逐次的2項関係学習法 　　4.3　コンテンツベースフィルタリング 　5　外れ値検出と不正検出 　　5.1　統計的外れ値検出 　　5.2　外れ値検出エンジンSmartSifter 　　5.3　SDLEアルゴリズムとSDEMアルゴリズム 　　5.4　実験結果 　6　データマイニングその他の話題 　7　テキスト分類と自由記述アンケート分析 　　7.1　テキスト分類 　　7.2　自由記述アンケート分析 　　7.3　トピック分析 　8　Webマイニング 　9　おわりに 　付録 　　A.1　確率的コンプレキシティ 　　A.2　拡張型確率的コンプレキシティ 　参考文献 　索引