Je suis nouveau sur JMP et je commence tout juste à utiliser l'explorateur de texte pour rechercher des informations dans les réponses en texte libre des études de consommation.
Une fois que l'analyse a identifié les termes clés trouvés dans les réponses, existe-t-il un moyen automatisé d'examiner le contexte le plus courant pour chaque terme ?
Par exemple, si l'étude de consommation examinait les performances d'une nouvelle serviette en papier, nous nous attendrions à ce que le terme « absorber » ou les ficelles apparentées apparaissent fortement, mais la liste de termes ne nous permet pas de savoir si c'est dans le contexte de « serviette absorbée bien" ou "cela n'absorbe pas les liquides". Ce que j'envisage, c'est un "arbre de mots" qui a le terme sélectionné au milieu, puis des branches montrant les mots qui se trouvaient à une distance de 3 à 5 mots, en adaptant éventuellement la taille des mots au nombre de fois qu'ils apparaissent.
Je suppose que je peux obtenir un effet similaire en créant un sous-ensemble de données qui n'a que des lignes où absorb est présent dans le texte et en réexécutant l'analyse de texte pour obtenir des nuages de mots associés à absorber, mais il serait utile s'il y avait un intégré outil pour explorer plus efficacement le contexte des mots.
Je sais que JMP pro fournit une analyse des sentiments, mais nous n'avons malheureusement pas d'abonnement pro.
