該 JMP®腳本語言（JSL） 腳本和數據表於2015年4月2日發布大西洋中部JMP用戶組（MAJUG）會議。他們回顧了JMP®應用文本挖掘技術的方法。本演講基於2014年發現峰會（“JMP®用戶組會議參與者的文本挖掘反饋評論”）上的電子海報Joshua Klick和我MAJUG聯合主席的演示， https://community.jmp.com/docs/DOC-6748 ）。
電子海報展示瞭如何 JMP？和R整合了受訪者對MAJUG會議反饋調查的轉換，非結構化，自由文本評論。這些評論有助於MAJUG領導計劃滿足其需求的會議。我們的電子海報的許多訪問者想知道如何使用JMP單獨完成基本的文本挖掘任務（可在SAS®TextMiner，SAS / IML和R軟件包中使用）。
JMP®版本11在“多個”選項卡下的分析>消費者研究>分類平台中引入了自由文本命令。 此工具限制用戶僅生成單詞頻率計數並創建出現在自由文本註釋列中的單詞的指示符列。對於更廣泛的文本挖掘，用戶需要使用其他JSL腳本，函數和工具。
數據表示例和JSL腳本中涵蓋的文本挖掘技術包括：選擇和刪除“停止”單詞;使用RECODE命令“阻止”術語;使用Julian Parris的“Word Counts to Columns”腳本形成Term-Document-Matrices（TDM），（ 單詞計數到列 ）; 應用奇異值分解（SVD）函數來識別佔受訪者和文本所提供的大部分信息的基本維度;並聚類單詞組以傳達類似的主題，主題或同義詞。隨著提供的JMP®工具，用戶將能夠應用這些方法來挖掘自己的文本數據。
