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WordMinerの分かち書き処理機能には，品詞特定などを行う形態素解析の機能は含まれておりません。しかし利用者によっては，別の分かち書き処理を行って比較をしたい，品詞情報を利用してみたいこと（例：名詞だけを使う，形容詞だけを使う）もあるでしょう。このような場合に“KH Coder”を併用した分析が可能です。これを簡単にご紹介します。

KH Coderとは樋口耕一氏（立命館大学）により開発された内容分析（計量テキスト分析）やテキスト・マイニングのためのフリーウェアです
（http://khc.sourceforge.net/index.html）。よってこのソフトだけでもテキスト・マイニングの分析が可能です。KH Coderのアイディアは，既存のコンピュータ技法を有機的に統合化したことにあります。例えば以下のような特徴があります。

• 1. 多様なOSに対応：Windows（XP, Vista），Linux，Macintosh上で動作
• 2. 分かち書き処理・形態素解析には茶筌（ChaSen）を利用
• 3. 検索や集計を行うために，内部でオープンソース・データベースMySQLを利用
• 4. 多変量解析手法の利用と分析結果の可視化処理など（R言語を用いた処理）

テキスト・マイニングに必要な様々な機能を，SQL，茶筌，R言語などを巧みに融合させた独自に開発のインターフェースが用意されています。フリーウェアであることを考えるとかなりハイパーフォーマンスなソフトウェアと言えるでしょう。

実はこのKH Coderの諸機能を使って得られたコーディング情報をWordMinerの変数（構成要素変数）として入力，分析することが可能です。樋口氏のご協力により，この具体的な手順が公開されておりますので，ご関心のある方は下記をご覧いただきご利用ください。

KH Coderについての参照先：
http://khc.sourceforge.net/index.html
「WordMinerとKH Coderとの連携・併用について」は以下を参照：
http://khc.sourceforge.net/FAQ.html#wm1

「2005年5月19日（木）〜20日（金）に、統計数理研究所（大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構）を会場として開催されましたテキスト・マイニング研究会主催「WordMiner第3回活用セミナー」において配布された資料をここに掲載します。

WordMinerの優れた機能の一つに、選択肢型設問や属性項目などと、得られた構成要素群（単語、語句など）との間の関連を測る「有意性テストの機能」があります。決め手となる単語・語句群が質的変数の各選択肢や属性項目区分とどう関係するか、あるいはクラスター化で得た分類情報と構成要素群がどのように関連するかを、テストの結果として一覧表示します。この情報の表示形式を一歩進めて、ユーザの指定により表の中で同じ単語・語句をカラー表示するという機能です。