潜在的セマンティック分析でトピックの読み込みとトピック スコアを解釈する方法、テキスト エクスプローラーでの SVDコミュニティさん、こんにちは。
Text Explorer で SVD を実行すると、Topic Score と Topic Loading が生成されます。 これらはそれぞれドキュメント レベルと用語レベルでの特異ベクトルであることを理解しています。 しかし、特定のトピック スコアまたはトピック読み込みの値を実際にどのように解釈するのでしょうか。 負の数と正の数の両方があります。 大きな正の数は、大きな負の数とは対照的に何かを意味しますか. たとえば、term1 がトピック 1 で高い正の値を持ち、トピック 2 で高い負の値を持っているとします。 それは、term1 がトピック 1 で高く、トピック 2 で少ないということですか。 トピックに対するドキュメントのスコアがある場合、解釈は似ていますか?
Re: 潜在的セマンティック分析、テキスト エクスプローラーの SVD でトピックの読み込みとトピック スコアを解釈する方法時間を割いて質問に答えてくれた Mark Bailey に感謝します。 私はまだデータの結果を確認しています。 さらにデータ解釈に関する質問がある場合は、このディスカッションの下に投稿します。
Re: 潜在的セマンティック分析、テキスト エクスプローラーの SVD でトピックの読み込みとトピック スコアを解釈する方法スコアは、元の加重 DTM の新しい表現であり、ローディングは、トピックと元の加重 DTM との相関関係です。 スコアの大きさが大きいほど、ドキュメント間の差異と平均値が異なります。 大きな負の負荷値は、相関性が高いため、重要な用語を示しています。
テキスト分析では、記号に基づいて「魅力的」または「反発的」な形容詞を含む用語を参照することがよくあります。
