計量テキスト分析のための文埋め込みによる探索的カテゴリ化

本論文は,計量テキスト分析の一手法として,テキストに対する探索的なカテゴリ抽出とラベル付与に関する手法を提案する.さらに,ケーススタディとしてオープンデータに対して提案手法を適用し,その有用性を確認した.報道や市場調査の現場におけるテキスト分析では,予測ではなく洞察を得ることが目的の,仮説構築のための探索的な解析が求められている.このような場合は内容分析による手法が有効であるが,既存の手法では単語の統計情報や辞書,分類モデルの活用が中心であり,意味空間を考慮した探索的なカテゴリ分類はあまり考慮されてこなかった.そこで,文埋め込みと独立成分分析（ICA)を用いて,意味空間を俯瞰してテキストを抽象化し,オープンドメインに対して教師なしでカテゴリを付与する手法を提案する.