QFDをつくるにあたっては、コーディングルールを作らねばなりません。
コーディングルールとは、とても簡単に言えば、用語のグループをつくることをいいます。MFTフレームで言えば、市場用語、機能用語、技術用語のグループをつくることとなります。
作り方としましては、グループ案を作りまして、これに該当する抽出語を当てはめてゆく、という地道な作業になります。
これは結構面倒な作業となります・・・。
さて 、やろうかとしましたところ、KHcoderにトピックモデル機能が実装されたとのお知らせがありました。
トピックモデルとは、教師なし学習の一種で、特定の文書は複数のトピックを含むという仮説のもとに、トピックごとの用語を抽出する、という処理になります。
そうしますと、トピックモデルを使用することにより、市場トピックに関連する用語、機能トピックに関連する用語、技術用語に関連する用語、を機械学習にて、抽出してくれる・・・ということもできるかなと思います。
今年の知財学会の発表予定は、テキストマイニングによるＭＦＴモデルの作成、となりますが、実のところ裏のテーマとしましては、トピックモデルによるコーディングルールの（ある程度の自動）作成となります。
これができますと、ＱＦＤ作成作業がさらに省力化できます・・・（できない可能性もあります・・・）。
しかし、無料のツールで、ここまでの処理ができる時代となりました・・・。おどろきです。
いずれにせよ、事例づくりはいったん中断して、トピックモデルの操作法をまず、確認したいと思います。
