*第７章 TETDMによるデータ分析の実践と活用事例 [#vf8b85b5] |&ref(7-1heaterfreq.png,,45%,);| |''図 7.1 ヒーターのレビューコメントの処理ツール「単語情報まとめ」の出力''| |&ref(7-2heaterdiff.png,,40%,);| |''図 7.2 ヒーターのレビューコメントの処理ツール「テキスト 2 分割」の出力''| |&ref(7-3heyafreq.png,,50%,);| |''図 7.3 ヒーターのレビューコメントを単語「部屋」で絞り込んだ後の処理ツール「単語情報まとめ」の出力''| |&ref(7-4posinega.png,,75%,);| |''図 7.4 レビューコメントに数値評価情報を加えたテキスト分析結果の例''| |&ref(7-5reportj1.png,,50%,);| |''図 7.5 処理ツール「テキスト集合評価アプリケーション」''| |&ref(7-6reporteval.png,,40%,);| |''図 7.6 レポート集合に対する処理ツール「レポート評価(結果+意見)」の出力結果例''| |&ref(7-7reportorigi.png,,45%,);| |''図 7.7 レポート集合に対する可視化ツール「段落間ネットワーク(類似度順)」の出力結果例''| |&ref(7-8tetbook1.png,,80%,);| |''図 7.8 本書の執筆途中の 1.1 節から 1.3 節を TETDM に入力したときの処理ツール「テキスト評価(分析結果まとめ)」の出力結果''| |&ref(7-9jsai2019freq.png,,45%,);| |''図 7.9 2019 年度の人工知能学会全国大会の発表の処理ツール「単語情報まとめ」の出力''| |&ref(7-10jsai2019henkan.png,,45%,);| |''図 7.10 2019 年度の人工知能学会全国大会の発表の処理ツール「関連単語情報」の出力''| |&ref(7-11jsai2019henkanshrink.png,,45%,);| |''図 7.11 2019 年度の人工知能学会全国大会の単語「変換」を含む発表の処理ツール「単語情報まとめ」の出力''| |&ref(7-12jsai2019shrinkwindow.png,,80%,);| |&ref(7-12jsai2019shrinkwindow.png,,90%,);| |''図 7.12 2019 年度の人工知能学会全国大会の単語「変換」を含む発表に対する絞込み条件の追加設定''| |&ref(7-13karute.png,,45%,);| |''図 7.13 電子カルテの分析に用いた TETDM の出力画面(可視化ツール「テキスト分類表示」(左端のパネルが新人，中央のパネルがベテラン) と処理ツール「テキスト 2 分割」(右端のパネル，左の領域が新人で右の領域がベテラン)''|