Comment interpréter le chargement de sujet et le score de sujet dans l'analyse sémantique latente, SVD dans l'explorateur de texteSalut la communauté,
Lorsque vous exécutez SVD sur Text Explorer, il produit Topic Score et Topic Loading. Je comprends que ce sont les vecteurs singuliers au niveau du document et au niveau du terme respectivement. Mais comment interprétez-vous réellement les valeurs d'un Topic Score ou d'un Topic Loading particulier. Il y a des nombres négatifs et positifs. Est-ce qu'un nombre positif élevé signifie quelque chose par opposition à un nombre négatif élevé. Par exemple, si term1 a une valeur positive élevée sur un sujet 1 et une valeur négative élevée dans le sujet 2. Cela signifie-t-il que term1 est élevé sur le sujet 1 et moins sur le sujet 2. L'interprétation est-elle similaire lorsque nous avons des scores de document par rapport à des sujets ?
Re : Comment interpréter le chargement de sujet et le score de sujet dans l'analyse sémantique latente, SVD dans l'explorateur de texteMerci beaucoup Mark Bailey d'avoir pris le temps de répondre à ma question. Je suis toujours en train d'examiner les résultats de mes données. Si j'ai d'autres questions sur l'interprétation des données, je posterai sous cette discussion.
Re : Comment interpréter le chargement de sujet et le score de sujet dans l'analyse sémantique latente, SVD dans l'explorateur de texteLes scores sont une nouvelle représentation du DTM pondéré d'origine et les chargements sont les corrélations des sujets avec le DTM pondéré d'origine. Plus l'ampleur des scores est grande, plus les documents sont différents les uns des autres et la moyenne. Une grande valeur de chargement négative indique un terme important car il est fortement corrélé.
L'analyse de texte fait souvent référence à des termes avec les adjectifs «attrayant» ou «répulsif» en fonction du signe.
