그만큼 JMP® 스크립팅 언어 (JSL) 스크립트 및 데이터 테이블은 2015 년 4 월 2 일에 발표되었습니다. 중부 대서양 JMP 사용자 그룹 (MAJUG) 회의. 그들 JMP®가 텍스트 마이닝 기술을 적용 할 수있는 방법을 검토했습니다. 이 프리젠 테이션은 Discovery Summit 2014 컨퍼런스 (JMP® 사용자 그룹 미팅 참가자의 텍스트 마이닝 의견 의견)에서 발표 된 E- 포스터 Joshua Klick과 MAJUG 공동 의장을 기반으로했습니다. https://community.jmp.com/docs/DOC-6748 ).
전자 포스터는 JMP® R 통합은 응답자의 MAJUG 회의 피드백 조사에 대한 구조화되지 않은 무료 텍스트 설명을 변형 시켰습니다. 이 의견은 MAJUG의 리더십이 그들의 필요를 충족시키는 회의 계획에 도움이되었습니다. E-Poster를 방문한 많은 사람들은 JMP 만 사용하여 기본적인 텍스트 마이닝 작업 (SAS® Text Miner, SAS / IML 및 R 패키지에서 사용 가능)을 수행하는 방법을 알고 싶어했습니다.
JMP® 버전 11은 Analyze> Consumer Research> Categorical Platform의 Free Text Command를 "Multiple"탭에 추가했습니다. 이 도구는 단어 빈도 수를 생성하고 자유 텍스트 주석 열에 나타난 단어의 표시기 열을 만 들도록 사용자를 제한했습니다. 보다 광범위한 텍스트 마이닝의 경우 사용자는 다른 JSL 스크립트, 기능 및 도구를 사용해야합니다.
데이터 테이블 예제 및 JSL 스크립트에서 다루는 텍스트 마이닝 기술은 다음을 포함합니다 : "stop"단어 선택 및 제거; RECODE 명령을 사용하여 용어를 "줄기"; Julian Parris의 "Word Counts to Columns"스크립트를 사용하여 TDM (Term-Document-Matrices) 구성 단어가 열에 반영됩니다. ); 응답자와 텍스트로 작성된 정보의 대부분을 차지하는 기본 차원을 식별하기 위해 특이 값 분해 (SVD) 함수를 적용합니다. 유사한 주제, 주제 또는 동의어를 전달하기 위해 단어 그룹을 클러스터링합니다. 와 더불어 JMP® 도구를 사용하면 사용자가 자신의 텍스트 데이터를 추출하는 방법을 적용 할 수 있습니다.
