11月21日(月)ビジネス情報処理演習Ⅱ

今日で9回目の授業が終わり、試験を含めてあと今期の授業も残すところ6回となりました!!

時間が経つのは本当に早いですね(ﾉﾟοﾟ)ﾉ


さて、本日第9回目の授業ではこれまでにやってきたテキストマイニングの課題の計画書の提出、ムービー作成(自分のホームタウンのプロモーション映像作り)の説明を行いました。


今日の授業で先生に僕たちのグループで作成したテキストマイニング課題の計画書をチェックしてもらったのですが、やはりまだまだ英語・日本語両方で表現が不十分であるなと痛感しました＞＜



自分が伝えようとしていることをいかに的確に伝えられるか。


書くことの基本中の基本ですが、まだまだ表現力には課題がありそうです...



課題内容についてはまた次回以降のブログにて発表するので、もうしばらくお待ちくださ～い＾＾



今日はそれほど記載することはないので以上です☆

11月14日(月)ビジネス情報処理演習Ⅱ

11月はこれまでブログ更新をさぼってしまいました↓↓
本当にすみません＞＜

継続しなければ力にならないのに、それを完全に怠ってしまいました。
反省しています....




さて、気をとりなおして。


かなり遅くなりましたが、11月14日(月)の授業で習ったことを簡単におさらいしたいと思います☆

これまでは何週にも渡ってテキストマイニングをやってきましたが、先週ついに!!!


ムービーメイキング(映像作成・編集)へと内容が変わりました＾＾



今度は自分が映像を作る側になる、いわば映画監督のような、そんなところでしょうか。



14日の授業では、映像作成を始める前段階として、様々な注意事項を勉強しました。

例えば....
1. 映像作成・編集に使用する機材(コンパクトデジタルカメラ、デジタルビデオカメラなど)
2.映像を保存する際のファイル形式(AVI: Media Player対応、MOV: Quick Time対応、携帯電話: 3GP, MP4, MP3など)
3.動画編集のためのツール探し(craving explorer, video padなど)

など、映像作成・編集には欠かせない基本情報をおさえることからスタートしました＾＾


そして、その後Windows Movie Maker を使っての動画作成・編集の練習を行いました。

しかし、このWMMは一つ厄介なことがあります。


それは、パソコンのOSによって、Windows Movie Makerのバージョンに注意しなければならないということ。

例えば、Windows Vistaで作成した動画ファイルを、XPで編集しようと思っても、互換性の問題で編集が行えません。(特殊なツールを使えばできるそうですが...)

つまり、Windows Vistaで作成した動画ファイルは、そのままWindows Vistaで作業を継続するのが望ましいということです。(というか、それしか方法がないと言った方が正確でしょうか。)


ちなみに、441教室のパソコンはXPなので、動画編集等の作業は学校でしか行えません(←ショック)


そして、早速課題が言い渡されました。


それは...



「自分のホームタウン(もしくは今居住している地域)のプロモーション映像を作ること」です!!!


まだ具体的なイメージがつかめていないので、某動画サイトユー○○ブなどを参考にしながら作成準備を進めていこうと思っている今日この頃でした～＾０＾


今日はこんなところです!


こうご期待

11月7日(月)ビジネス情報処理演習Ⅱ

１１月７日の授業では、「茶筅をした形態素解析とテキストマイニング」について学びました!!

「形態素解析」とは何ぞや？と思う人も多いと思うので、簡単に解説します＾＾

形態素解析とは、コンピュータの計算機を用いた自然言語処理の基礎技術の一つ（Wikipediaより引用）を指します。

例えば、アンケートで自由記述をしてもらい、その文字情報を抜き出す際に利用します。

ただ抜き出すだけでなく、説得力のあるデータに置き換えるのです!!!

説得力のあるデータとはどんなデータでしょう？

もしデータが数値化されていたら...もしデータがグラフ化されていたら...とても見やすいし、伝えようとしている情報を的確につかむことができますよね!!

そういったものが説得力のあるデータになるわけです。

では実際にどのようにテキストマイニングを行っていくのか。

以下に簡単な手順を記載しておきましょう＾＾

①キーワードの整形

a. キーワードの並び替え

b. 表現の統一化(*あいまいな表現が複数ある場合、統一する)

②ヒストグラム化

a. 度数の入力(*基本的には「１」を使用する。)

b. ピボットテーブル(*複数の情報を一度にデータ化し、情報をまとめる)

c. 並び替え(集められた情報を並び替え、情報を整理する)

d. グラフの作成(たくさんの文字情報をまとめ、ヴィジュアル化し、説得力のある、付加価値のあるデータを提供する)

主にこの２つの作業が軸になります。

授業で取り上げた例をみてみましょう＾＾

授業では、「理想のワインとはどんなワインですか」という設問のアンケートに対する自由回答のテキストマイニングを行いました。

それをまとめたExcelファイルには、文字情報が乱立しており、すばやく情報を抜きだすことは容易ではありません。(解答例：手が届かない、おいしいがあまり高価でないもの、手に入らないものなど)

まずは、これらをもっとシンプルな文字情報でまとめます。

解答例のはじめは、「手が届かない」ですが、これは値段のことについての言及ですね。つまり、正確には「手が届かない値段」と記載して、情報をより正確化します。

このように、他にも解答は様々ありますが、ここでは割愛します。

そして、その作業が終わったら、次はキーワードを系統の似た者同士で区分します。

例えば、「イタリア、シャンパーニュ、ブリュット」などは全て地方の名前ですよね。

なので、この３つは同じジャンルの言葉としてまとめることができます。

そうしてまとめ終えたら、度数を入力します。これは、そのキーワードの数を調べるためです。

*基本的には「１」を入力します。

そしてそれができたら、次はピボットテーブルを使用します。

これによって、多くの情報を一度に整理し、同じものは自動的に仕分けをしてくれます。(さすがですね＾＾)

そして、それができたらグラフを作成。これで一連の流れは終了となります。

また、ただグラフを作成して発表するのではなく、そこに自分の考察を加えることを忘れずに。

それがなければ調べたことに対するただの発表になってしまいます＞＜

ここまで、テキストマイニングの流れを説明してきましたが、やっぱり実施訓練が必要だなと思いました。

タイピングと同じように、やればやるだけ自分のものになる。

逆にやらなければ忘れていく。

パソコンって本当に怖いです

そんなことを思った今日この頃でした～＾＾

次回をこうご期待