Minería de textos en JMP ® con R
Andrew T. Karl, Consultor de Gestión Senior, Adsurgo LLC
Heath Rushing, Consultor Principal y Co-Fundador, Adsurgo LLC
Algunas estimaciones sugieren que el texto no estructurado representa aproximadamente el 80 por ciento de la información almacenada por la mayoría de las organizaciones. Esta presentación proporcionará una visión general de los métodos fácilmente implementados con la interfaz R a JMP para encontrar relaciones previamente desconocidas de una colección de datos no estructurados. Al utilizar paquetes de R para minería de texto y álgebra de matriz dispersa, JMP puede estar equipado para extraer información del texto sin requerir el conocimiento del usuario final de R. El texto puede ser de correos electrónicos, comentarios de encuestas, redes sociales, informes de incidentes, reclamaciones de seguros informes, etc. - Puede ser utilizado para varios propósitos. Los vectores de una descomposición de valor singular de la matriz de términos del documento producidos en R se pueden agregar a la tabla de datos original en JMP e incluirse en modelos predictivos (por ejemplo, a través del Fit Model o las plataformas neuronales) o algoritmos de agrupamiento (a través de la plataforma Cluster). Otro objetivo puede ser explorar los temas subyacentes del texto a través del conteo de palabras o la indexación semántica latente. Demostraremos un script JSL / R que proporciona dicha funcionalidad.
