Text Mining in JMP ® con R
Andrew T. Karl, consulente senior di gestione, Adsurgo LLC
Heath Rushing, Principal Consultant e Co-Founder, Adsurgo LLC
Alcune stime suggeriscono che il testo non strutturato rappresenta circa l'80% delle informazioni archiviate dalla maggior parte delle organizzazioni. Questa presentazione fornirà una panoramica dei metodi facilmente implementati con l'interfaccia R per JMP per trovare relazioni precedentemente sconosciute da una raccolta di dati non strutturati. Utilizzando i pacchetti R per il text mining e l'algebra a matrice sparsa, JMP può essere equipaggiato per estrarre informazioni dal testo senza richiedere la conoscenza dell'utente di R. Il testo - che può essere da e-mail, commenti di sondaggi, social media, rapporti sugli incidenti, reclami di assicurazione rapporti, ecc. - può essere utilizzato per diversi scopi. I vettori di una singolare decomposizione del valore della matrice di termini del documento prodotta in R possono essere aggiunti alla tabella di dati originale in JMP e inclusi in modelli predittivi (ad esempio, tramite il modello Fit o le piattaforme neurali) o algoritmi di clustering (tramite la piattaforma Cluster). Un altro obiettivo potrebbe essere quello di esplorare i temi sottostanti del testo attraverso il conteggio delle parole o l'indicizzazione semantica latente. Dimostreremo uno script JSL / R che fornisce tale funzionalità.
