AIを利用してリスティング広告のタイトルから検索語句を抽出または除外するツールの開発

AIを利用してリスティング広告のタイトルから検索語句を抽出または除外するツールの開発には、以下のようなステップと技術が必要です。

### 必要な技術とステップ

1. **データ収集**:

    - 広告タイトルのデータセット。

    - 検索語句のデータセット。

2. **データ前処理**:

    - テキストのクレンジング（不要な文字の除去、正規化など）。

    - トークン化（単語やフレーズの分割）。

3. **自然言語処理 (NLP)**:

    - TF-IDFやワードエンベディング（Word2Vec、GloVe、BERTなど）を使った特徴抽出。

    - 広告タイトルからの検索語句の抽出。

4. **機械学習モデル**:

    - 分類モデル（SVM、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなど）を使って関連検索語句の特定。

    - 除外候補の識別。

5. **インターフェース**:

    - ユーザーインターフェース（UI）を作成し、入力と出力を管理。

    - データの可視化とフィードバックの提供。

### システムコードの例

以下に、Pythonで基本的なシステムのコード例を示します。ここでは、Scikit-learnとNLTKを使用しています。

```python

import pandas as pd

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from sklearn.metrics import accuracy_score

import nltk

from nltk.corpus import stopwords