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本稿では、テキストマイニングに基づいて、新聞や雑誌の文字情報から景況感指数の計測を行う際の実践的な手続きについて解説していきます。テキストマイニングの基本的概念については、入門編において紹介しました。文字情報から景気動向を抽出するという試みは、魅力的ですが、基本的なテキストマイニングの手法には限界もあります。最も重要な問題点は、新聞記事等の文章に含まれている単語を単体として取り出して、その単語のみで景気の良し悪しを判定することは適当ではないということです。ここでは、深層学習の代表的な手法であるニューラルネットワークと呼ばれるモデル（およびその修正版）について丁寧に解説を行います。あわせて上巻で紹介した内閣府「景気ウォッチャー調査」をもとに、こうした新たな手法を用いた景況感指数の計測を紹介し、その特性を見ていくことにします。
