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機械学習:自然言語処理で文章と区分の両方のデータの解析について

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投稿 2017/11/27 11:29 ・編集 2017/11/27 11:29

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KK-31

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機械学習:自然言語処理で文章と区分の両方のデータの解析について

例として、たとえばこんなデータがあるとします。

都道府県 性別 年代 自由記述(感想など) 区分(答え)
東京都 男性 30代 この商品は●●××のような感じで、いまいちでした。 bad
大阪府 女性 20代 この商品は結構いい感じ。 good
愛知県 男性 20代 正直微妙です。 not good

こんなデータがある場合のアプローチとして、
都道府県・性別・年代は区分(マスタ化されたデータ)
これを機械学習時に、自由記述の部分については自然言語処理して、名詞抽出とかをすると思います。

数値化(辞書化した後に、キー値に置き換える)した場合の考え方として、下記は正しいでしょうか?
区分はそのまま区分として扱い、文章は自然言語処理して、ある意味区分のような感じで意味を持たせるといった考え方

都道府県 性別 年代 自由記述(感想など) 区分(答え)
1 1 1 1,2,3,4・・・・ 1
2 2 2 1,2,5,6・・・・ 2
3 1 2 7,8・・・ 3
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