上記2.で作成したフォルダ「課題・主要構成data」内の公報データから課題とその解決手段が説明されている文章を抽出する。
処理対象の公報データは次のデータを使用している(データ量が多すぎたので、２つに分割している。利用時は１つにまとめてください)。
課題とその解決手段を抽出するプログラムは以下のとおり。
課題コードA01(コスト)と課題コードA02(時間)の抽出結果は以下のとおり。
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上記抽出結果の項目「課題と解決手段」には以下のような文章が抽出されている。
本発明は、太陽光発電による電力と商用電力とが入力されるパワーコンディショナーから供給される電力を使用して、暖房端末に供給する熱媒体を加熱する暖房システムに関する。
上記背景に鑑み、本発明は、補助熱源ユニットの不必要な凍結防止運転を防止することにより、構成部品の熱劣化やランニングコスト高となるのを防止することができる給湯システムを提供することを目的とする。
/ 今後は、課題と解決方法との間に何らかのパターンが有るか無いかを確認する予定です。
# 次のデータおよびプログラムを使用
## 課題・主要構成data( 88社公報データ)
## 課題・解決手段の一括抽出.ipynb
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具体的な使用手順は以下を参考にしてください。
# 次のデータおよびプログラムを使用
## 課題・主要構成data( 88社公報データ)
## 課題・解決手段の一括抽出.ipynb
上記2で作成したフォルダ「課題・主要構成data」がpythonが入ったフォルダと同じ階層にあることを確認し、
上記3の「課題・解決手段の一括抽出.ipynb」をpythonが入ったフォルダと同じ階層にコピーし、
「課題・解決手段の一括抽出.ipynb」を選択・実行し、
所望の課題コード(例えば、A01)を入力し、ファィル「課題コード名+絞り込み公報」(例:A01絞り込み公報data.xlsx)を作成する。
作成したファイルを整理用の任意のフォルダ(例えば、コスト、時間など)に移動する。
# 所望の公報だけを処理対象としたい場合で、
## 課題コードを指定する場合は、上記フォルダ「課題・主要構成data」内に所望の公報(単数または複数)をコピーする。
## 課題コードを指定しない場合は、分析対象公報を「課題分析公報.xlsx」にコピーし、「課題・解決手段の個別抽出.ipynb」を選択・実行する。
以上