Embedded Files
概要
概要
レポートなどのテキストデータのクラスタリングと異常値検をします。
解析対象のレポート
解析対象のレポート
レポート（Microsoft Word）
レポート（Microsoft Word）
下記のリンクから解析対象のレポートを閲覧できます。Chat GPTにより生成されたレポートです。
下記のリンクから解析対象のレポートを閲覧できます。Chat GPTにより生成されたレポートです。
解析プログラム
解析プログラム
プログラムソース（Google Colaboratory）
プログラムソース（Google Colaboratory）
プログラムソース（Google Colaboratory）
プログラムソース（Google Colaboratory）
スクリーンショット
スクリーンショット
目的
目的
Doc2Vecにより分散表現したレポートをTSNEにより次元削減したうえで、Kmeans法によりクラスタリングします。クラスターの中心に位置するレポートを指定して、レポートの内容を閲覧できるようにします。これにより、クラスターごとに、どのようなレポートが属しているのかがわかるようにします。
なお、サンプルコードでは、ダウンロードするレポートが少ない（４個）のため実行結果は参考程度としてください。
内容
内容
環境設定とサンプルレポートのダウンロード
特定の日時に作成されたレポートのみ抽出
レポートサイズのヒストグラム作成
Doc2Vecモデルの作成
Doc2Vecモデルによる分散表現作成
TSNEによる次元削減
Kmeans法によるクラスタリング
北海道医療大学 情報センター・情報推進課
お問い合わせ先：情報推進課 ips(at)hoku-iryo-u.ac.jp
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