テキストデータ解析のワークフローとその​応用例 (Text Analytics Workflow and Applications)

「テキストデータ解析のワークフローとその応用例」のビデオでは，テキスト解析の二つの例を紹介しています．
1. 車の故障原因の抽出 (1_VehicleRepairAnalysis)
対象データ: 英語テキスト
車の修理ログからメンテナンスを実施した理由を分析するために，テキストデータの数値化や不要な文字を取り除く前処理を行い，潜在的ディリクレ配分法 (Latent Dirichlet Allocation; LDA) を使用して修理ログのトピックモデリングを行う例です．
vehicleRepairAnalysis_jp.mlx がメインファイルです．

2. 観光地の類似度判定 (2_SightSimilarity)
対象データ: 日本語テキスト

観光地の説明文書から，それぞれの観光地の類似度を計算し，潜在意味解析 (Latent Semantic Analysis; LSA) を使用してある観光地に類似した観光地を見つけ出したり，単語の分散表現 (word2vec) を使用して特定の状況に関連する単語を発見する例です．
sight_analysis_live.mlx がメインファイルです．
MeCab の設定については，ref フォルダにあります mecab_x64_build_procedure_for_MATLAB.pdf に従ってください．