樋口先生、
お世話になります、油山と申します。
ご教示いただき、誠にありがとうございます。
細かい話でお手数をお掛けして、申し訳ございません。
> KH Coderの本の4.2.2節では実際にこれを行っています。
> 5.3.1節でも似通った処理を行っています。
拝見いたしました。
> 「文書×抽出語」と「抽出語×文脈ベクトル」表の違いを分かりやすく
> とのことですが、マニュアルA.6.8節はご覧になりましたでしょうか。
拝見いたしました。
定義は理解できました。
> ○○という記述は分かったが、□□という記述の意味が分かりづらい、
> といった具体的なご質問をいただけた方が、ご返信しやすいやもしれません。
ご親切にありがとうございます。
ご丁寧に分かりやすくご説明してくださいますので、よく理解できました。
私がお聞きしたいのは、自己組織化マップを用いて語を布置する場合の、
以下の2つの方法の使いわけの指針です。
(1)自己組織化マップのコマンド
「文書−抽出語」表から、語の共起度を測るための標準化を行って、
「語−語」の表を作成し、これを、自己組織化マップの入力ベクトルとしている
(2)KH Coderの本、4.2.2、5.3.1節
「抽出語×文脈ベクトル」表を、自己組織化マップの入力ベクトルとしている。
前者では、語の共起ネットワークを主眼としている、
後者では、語の共起パターンのクラスタリング主眼としている、
と、理解すればよろしいのでしょうか?
ご確認させてください。
どうぞよろしく御願いいたします。