AI技術応用事業化チームのプロジェクトリーダー（Tさん）、

昼休みに　🌟AI学習会🌟　を自主開催していました　(*’▽’)

記念すべき第１回の今回は【AI分析の基礎の基礎】

自然言語処理の考え方を簡単な解析例、具体例を見せながら、分かりやすく説明してくれました。

＜形態素解析＞　文を構成する各語句が、どの品詞（役割）を果たす語句かを分類する文字列抽出法

形態素解析のツールはいくつもありますが、MeCabという形態素解析エンジンを使用。Pythonとの相性もいいようです。

＜tf-idf＞　語句の頻出度から、その文書における語句の重要度を数値化し、文書の特徴判別に利用する

英語が得意の方なら、tf は、term frequency （語句の頻出度）の略と分かります。

助詞や代名詞などは一般的にどの文章にも使われる語句なので、文章を特徴づける要素にはなりません。そのような一般的な語句は除けるように、語句のレア度（特異性）を測る数値も計算に入れます。tf-idfで導き出された数値を、どう使うかがエンジニアの手腕となりそうです。

主催者から、

「こんな感じで緩くやりたいと思っていますので、良かったらまた聞いてくださるとうれしいです。」

隔週～月１くらいで、細く、長く～開催予定だそうです。