後に、単語の関係や使われ方を調べる進め方が、よく解説されています。して、進める事もできます。して、「複数のテキストを分類する」という進め方もあります。それぞれのテキストを読んで、意味や言葉の使い方を調べます。しているのか、という事で特徴付けられます。いった情報を、csvファイルで表として出力する機能があります。表の行がテキストの違いを表していて、表の列が単語になっています。テキストがサンプル、単語が変数、という形のデータです。ページのテキストを、句点(「。出力すると、冒頭の部分の出力は、図のようになります。この行列の各行は、ひとつの文です。ちなみに、この表は、同じ文の中にその単語が使われていれば、「1」と各形式です。同じ単語が何度も使われている時に、その回数を書く形式もあります。解析でわかる事は変わって来ます。単純に共起の関係を見たい場合は、0-1の形式がシンプルで扱いやすいです。して、サンプルの関係(表の行の関係)を調べます。」と言えるかもしれません。潜在意味解析テキストマイニングの難しさに「意味」の扱い方があります。テキストマイニングでは、このアプローチをしません。その単語に込めた「意味」が読みとれます。「潜在意味解析」と呼ばれています。文字通り「意味」を解析する方法として考えられたようです。現在は、行や、列の項目を違うものにする事によって、テキストマイニング以外の分野でも使われています。テキストを比較する場合も、この点が重要になります。」ごとのまとまりの事です。テキストマイニングで扱うテキストの最小単位は、文になります。Excelには、ひとつのセルに入っているデータに対して、「区切り文字」で別々のセルに分割する機能があります。