テキストマイニングは、テキストデータマイニング（TDM）またはテキストアナリティクスとも呼ばれ、テキストから高品質な情報を引き出すプロセスです。これには、ウェブサイト、書籍、電子メール、レビュー、記事などの文書リソースからパターンや傾向を自動的に抽出することで、コンピュータによる新しく未知の情報の発見が含まれます。この分野は、人工知能、機械学習、統計学の技術を組み合わせて、非構造化テキストを分析に適した構造化データに変換します。高品質な情報とは通常、関連性、新規性、関心の組み合わせを指し、統計的パターン学習や自然言語処理などの方法を通じて得られます。
この分野は、情報検索と知識発見における初期の研究から生まれ、1980年代に生命科学研究と政府の諜報活動が初めて自動テキスト分析を適用したことにルーツを持ちます。典型的なアプリケーションは、自然言語で書かれた文書群をスキャンし、予測分類のために文書群をモデル化するか、抽出した情報でデータベースや検索インデックスを埋めます。文書は基本単位であり、多くのコレクションに存在するテキストデータの単位として定義されます。
中核タスクと視点
テキストマイニングには、テキスト分類、テキストクラスタリング、概念・エンティティ抽出、詳細なタクソノミーの生成、感情分析、文書要約、エンティティ関係モデリングなど、いくつかの典型的なタスクが含まれます。Hothoら（2005年）によると、この分野は情報抽出、データマイニング、データベースにおける知識発見（KDD）の3つの視点から見ることができます。プロセスは通常、入力テキストの構造化（構文解析、言語的特徴の追加・削除、データベースへの挿入）、構造化データ内のパターン導出、そして最後に出力の評価と解釈を含みます。
テキスト分析には、情報検索、単語頻度分布を研究する語彙分析、パターン認識、タグ付けと注釈、情報抽出、リンク分析や関連分析を含むデータマイニング技術、可視化、予測分析が含まれます。全体的な目標は、テキストを分析用データに変換することであり、解釈は重要な最終段階です。
テキストアナリティクスとビジネス利用
テキストアナリティクスは、ビジネスインテリジェンス、探索的データ分析、研究、調査のために、テキストソースの情報内容をモデル化し構造化する一連の言語学的、統計的、機械学習技術を説明します。この用語はテキストマイニングとほぼ同義であり、Ronen Feldmanは2004年に2000年の「テキストマイニング」の説明を修正して「テキストアナリティクス」としました。後者の用語は現在ビジネス環境でより頻繁に使用され、「テキストマイニング」は生命科学研究や政府諜報活動などの初期の応用分野で一般的なままです。
ビジネスでは、テキストアナリティクスは、独立して、またはフィールド化された数値データのクエリや分析と組み合わせて問題に対応するために適用されます。ビジネス関連情報の80%は非構造化形式、主にテキストから発生するとよく言われます。これらの技術は、事実、ビジネスルール、関係性といった知識を発見し提示しますが、これらはそうでなければテキスト形式に閉じ込められ、自動処理には不可能なままです。
分析プロセスとサブタスク
テキストマイニングシステムは通常、いくつかのサブタスクを含みます。次元削減は、語根を特定しテキストデータのサイズを縮小するために使用される重要な前処理技術です。情報検索またはコーパス識別は、ウェブ、ファイルシステム、データベース、またはコンテンツコーパスマネージャーからテキスト資料のセットを収集または識別する準備段階です。
一部のシステムは専ら高度な統計手法を適用しますが、他の多くは品詞タグ付け、構文解析、その他の言語分析などの広範な自然言語処理を使用します。固有表現認識は、人名、組織、地名、株式ティッカーシンボル、略語などの名前付きテキスト特徴を識別するために、地名辞書または統計的手法を使用します。曖昧性解消は、例えば「Ford」が元米国大統領、自動車メーカー、映画スター、または川の渡し場を指すかどうかを決定するために文脈的手がかりを使用します。電話番号や電子メールアドレスなどのパターン識別エンティティは、正規表現で識別できます。
他のサブタスクには、文書クラスタリング（類似文書のセットの識別）、共参照解決（同じオブジェクトを指す名詞句の識別）、関係・事実・イベントの抽出、感情分析（主観的資料の識別と態度、意見、気分、感情の抽出）が含まれます。社会科学に由来する量的テキスト分析は、心理学的プロファイリングなどの目的で、単語間の意味的または文法的関係を抽出するために人間の判定者またはコンピュータを使用します。前処理は通常、トークン化、フィルタリング、ステミングを含みます。
分野横断的な応用
テキストマイニング技術は、政府、研究、ビジネスのニーズに広く適用されています。法律専門家は電子ディスカバリに使用し、政府や軍事組織は国家安全保障と諜報に使用します。科学研究者は、大規模なテキストデータセットを整理し、テキストを通じて伝達されるアイデア（例：ソーシャルメディアでの感情分析）を決定し、生命科学やバイオインフォマティクスなどの分野での科学的発見を支援するためにテキストマイニングを取り入れています。ビジネスでは、アプリケーションは競合インテリジェンスと自動広告配置を支援します。
セキュリティ応用
多くのテキストマイニングソフトウェアパッケージは、セキュリティアプリケーション、特に国家安全保障目的でのインターネットニュースやブログなどのオンライン平文ソースの監視と分析向けに販売されています。テキストマイニングは、テキストの暗号化と復号化の研究にも関与しています。
生物医学応用
生物医学文献におけるテキストマイニングアプリケーションの範囲が説明されており、遺伝子と疾患間の関係の抽出、薬物相互作用の識別、文献ベースの発見の支援が含まれます。これらのアプリケーションは、固有表現認識と関係抽出を組み合わせて、非構造化研究論文から構造化知識ベースを構築することがよくあります。
現代のAIとの関係
テキストマイニングは、機械学習と深層学習の進歩とともに進化してきました。現代のアプローチは、感情分析やエンティティ抽出などのタスクに大規模言語モデルとトランスフォーマーアーキテクチャをますます活用していますが、伝統的な統計手法も依然として使用されています。この分野は、データ準備と評価にテキストマイニング技術を依存する生成AIシステムの基盤コンポーネントであり続けています。