テキストエクスプローラのトピックモデル式を使用して新しいテキストのトピックを予測する私は自分自身のためにこれに答えることを試みるのにしばらく時間を費やしました（「Googled It」さえも:)、成功しなかったので、今度は専門家に目を向けます。
私はテキストデータとJMP Proを持っているクライアントがいます。 彼は、公称応答を予測するための合理的なトピック分析モデルを考え出すために、彼の既存のデータ（トレーニングおよび検証セット）を使用します。 たとえば、顧客が電話で会社の担当者に電話をしたときに蓄積されたデータに基づいて、彼はテキスト入力を使用して、見込み顧客が優れた信用リスクであるかどうかを予測します。
現在彼は、トピックベクトルを使用して信用リスクを予測するモデルを持っています。 彼は今、新しいテキストデータを既存のモデルに入力し、新しい顧客の信用リスクを予測したいと考えています。 （わかりますか？）どうすればいいですか。
Topic Vector Formulaを保存しようとしましたが、新しい行に追加されたテキストの新しいトピックスコアの計算は更新されません。
これはできますか？それとも、トピックではなく、より大きなDTMに戻すほうが良いでしょうか。
これは単純なはずですが、私はそれを見ていません。
任意の/すべての助けは大歓迎です！
ジェリー
テキストエクスプローラのトピックモデル式を使用して新しいテキストのトピックを予測する明確化： トピックVector Formulaは実際には新しい文書で更新されます。ただし、結果はSave Topic Singular Vectorsの結果と一致しません。これは私が上で言及したバグによって引き起こされるようです。
テキストエクスプローラのトピックモデル式を使用して新しいテキストのトピックを予測する式がJMP Pro 14.1で機能しない原因となるバグがあるようです。このバグはJMP Pro 13.2およびJMP Pro 14で修正されましたが、14.1で再現されました。私はそれを開発と報告しました。
さらに、2つの保存オプショントピック特異ベクトルを保存そしてトピックベクトル式を保存前者は個々の列を生成し、後者は式の中のベクトル値形式であるという違いがありますが、同じ結果が得られます。
テキストエクスプローラのトピックモデル式を使用して新しいテキストのトピックを予測するに同意する @markbailey 。トピックベクトルを他のモデリングプラットフォームへの入力として使用します。（Fit Modelのような）いくつかのモデリングプラットフォームは、ベクトル効果をどうするかを知っていますが、他のものはそれらをどうするべきかわからない。さまざまな手法を使用していくつかのモデルを作成し、それらを比較したい場合は、右クリックの新しい式列 - >ベクトル - >列を使用してベクトルを個々の列に分割します。それから、彼らはNeural、Partitionなどでうまく遊ぶでしょう。
テキストエクスプローラのトピックモデル式を使用して新しいテキストのトピックを予測するMark Baileyを離れて、Chrisの彼の2番目のアイデアの例と私の2017年のディスカバリートークを見つけることができます。それは感情モデルですが、ワークフローはMarkが説明したものと同じです。
M
テキストエクスプローラのトピックモデル式を使用して新しいテキストのトピックを予測する私は2つの直接的なアイデアを持っていますが、私はまだ考えています...
まず、問題が分類の場合、トピック分析は最良の選択でしょうか。テキストエクスプローラーで判別分析を使用することについてはどうですか？
次に、テキストエクスプローラを使用してDTMを保存し（おそらくTF-IDFの重み付けを使用して）、分類に適した機能を選択するために他の予測モデリング手法を使用します。
