Rによるテキストマイニング ―tidytextを活用したデータ分析と可視化の基礎

4.3

 まとめ

■

79

バイグラムの分析とは異なり、ここでの関係には向き（矢印）はなく、対称的

だということに注意してください。頻出するバイグラムのリストで支配的だった

「

colonel/fitzwilliam

」のような敬称と名前の組み合わせがここにも含まれています

が、「

walk

」と「

park

」、「

dance

」と「

ball

」のような近くで使われることの多い組み合

わせも含まれていることがわかります。

4.3

 まとめ

この章では、整理テキストのアプローチが個別の単語の分析だけでなく、単語の

関係や結び付きの探索にも役立つことを示しました。そのような分析としては、あ

る単語の後ろによく現れる単語を調べる

n

グラム、互いに近接して出現する単語を

調べる共起、相関などがあります。この章では、こういった種類の関係をネットワー

クとして可視化する

ggraph

パッケージも使いました。このようなネットワークとし

ての可視化は、

関係を探索するためのツールとして柔軟性が高く、以降の章のケー

ススタディでも重要な役割を果たします。