(3)事故シナリオによる検討1)データ分析ツールを用いた1次事象の分類モデルデータダ分析ツールVisualMiningStudioを用いて1次事象に着目した分類モデルを構築し、解析した。図5.2にモデルを示す。忌ンー一の技重Na|由大”時一>!を\ヤ品==呈/NNゴ>渦|本芝人参3にーー*、生図52データ分析ツールを用いた1次事象の分類モデル解析結果(Treeandrandomforest)は、図53から図56に示すとおりであり、次のことが確認できた。@分岐条件のうち「ミInf」は、そのことが起こっていることを意味する。一方で分岐条件のうち「ミ0.01」は、そのことが起こっていないことを意味する。例えば、図5-6の右を例にすると「漏えい」があり、かつ、そこに「発車」があれば1次事象は「破像破損等(樽色)」となる。「漏えい」があり、かつ、そこに「発車」はないが「充てん作業」があれば1次事象は「破像破損等(樽色)」又は「漏えい(青色)」となる。「漏えい」があり、かつ、そこに「発車」も「充てん作業」もなければ1次事象は「漏えい(青色)」となる。@現時点では、統計・解析の結果を確認できたものが一部あるが、それ以上に意味がある関係性は見いだせていない。@対象とする用語の品詞を限定する又は文字数や頻度を制限する等の調整により、もう少し明確な関係性が見いだせる可能性はあると思われる。592

質問: データ分析ツールVisual Mining Studioを用いた1次事象の分類モデルにおいて、初めの解析は文章解析でしょうか？
解答は「はい」か「いいえ」で答えてください。
解答: はい