텍스트 검색, 구성 및 분석
방법보기 :
- 말뭉치, 문서, 용어, 구문, DTM (문서 용어 매트릭스), 토큰 화, 형태소 분석 및 중지 단어를 포함하여 구조화되지 않은 텍스트 분석과 관련된 Text Explorer 규칙 및 정의를 이해합니다.
방법보기 :
- 가장 일반적인 용어 및 구문을 찾고 용어 또는 구문이 사용되는 컨텍스트를 결정합니다.
- 용어 보고서, 구문 보고서 및 단어 구름 사용
- 기본 제공 및 사용자 정의 구문 적용
- 불용어를 대화식으로 사용자 정의, 추가 또는 제거
방법보기 :
- 함께 나타나는 경향이있는 용어 찾기
- 유사한 문서 그룹화 및 탐색
- 문서 모음 내에서 반복되는 주제 (주제) 발견
- 예측 모델에서 사용할 수 있도록 텍스트에서 중요한 정보를 추출합니다.
- 잠재 의미 분석 (SVD), 산점도 덩굴손, 주제 분석 (회전 SVD), 군집 별 상위 용어 보고서 및 군집 보고서 별 용어 확률 사용
- 범주 형 예측자를 얻기 위해 클러스터 또는 잠재 클래스를 저장하고 연속 예측자를 얻기 위해 특이 벡터를 저장합니다.
31 분 이상많은JMP 마스터하기텍스트 분석비디오Re : 텍스트 검색, 구성 및 분석이것은 매우 철저합니다!감사 헉헉 이 프레젠테이션에서는 다음과 같은이 주제에 대한 커뮤니티의 최신 게시물과 관련하여이를 검토 할 수 있기를 기대합니다. https://community.jmp.com/t5/Tutorials/Deriving-Sentiments-from-Opinions-or-Product-Choices/ta-p/317476 .
마지막 섹션 비디오에서 마지막 하위 주제는 다음과 같습니다.
- 범주 형 예측자를 얻기 위해 클러스터 또는 잠재 클래스를 저장하고 연속 예측자를 얻기 위해 특이 벡터를 저장합니다.
유용한 것은 연속 형 (예 : 단일 벡터 또는 주제 벡터) 및 / 또는 범주 형 예측 변수 (예 : 잠재 클래스 또는 클러스터 번호) 대 "목표 Y"응답에서 모델을 시작하는 예를 살펴 보는 것입니다.이것을 위해 어떤 종류의 모델을 사용할 수 있습니까?PLS?일반 물류?신경? (일반적으로 사람들이 이러한 유형의 상황에 사용하는 것은 무엇입니까?)
이러한 유형의 데이터의 맥락에서 실질적으로 의미 있고 합리적으로 측정 된 Y 응답 변수가있는 예제 데이터 세트를보고 흡수 (감사)하는 것이 좋습니다 (대부분 X에 대한 텍스트 정보이고 아마도 하나 (희망적으로는 적어도 하나)) 의미있는 Y 응답.
Re : 텍스트 검색, 구성 및 분석안녕 안녕하세요. .Brady 중 하나 헉헉 동료, Kemal Oflus 안녕하세요. 이 주제의 업데이트 된 버전을 2021 년 6 월 10 일 JMP 마스터 링 JMP 16 Pro 사용.그것은 큰 주제이며, soKemal은 비교적 텍스트 분석에 익숙하지 않은 사람들의 기본적인 요구를 충족시키는 것을 목표로 할 것입니다.더 많은 청중을 위해 적절하다면 그가 당신의 제안을 소화하고 가능하게 할 수 있도록 그를 모방하고 있습니다.
