Ich bin neu bei JMP und beginne gerade damit, den Text Explorer zu verwenden, um nach Erkenntnissen in Freitextantworten aus Verbraucherforschungsstudien zu suchen.
Wenn die Analyse die Schlüsselbegriffe in den Antworten identifiziert hat, gibt es eine automatisierte Möglichkeit, den gängigsten Kontext für jeden Begriff zu untersuchen?
Wenn beispielsweise die Verbraucherstudie die Leistung eines neuen Papierhandtuchs untersucht, würden wir erwarten, dass der Begriff „absorbieren“ oder verwandte Schnüre stark auftauchen, aber die Begriffsliste lässt uns nicht wissen, ob er im Kontext von „Handtuch absorbiert“ steht gut" oder "dies hat keine Flüssigkeiten aufgenommen". Was ich mir vorstelle, ist ein "Wortbaum", der den ausgewählten Begriff in der Mitte und dann Zweige enthält, die die Wörter anzeigen, die sich in einem Abstand von 3-5 Wörtern befanden, wobei die Größe der Wörter möglicherweise nach der Häufigkeit skaliert wird, mit der sie vorkommen.
Ich vermute, dass ich einen ähnlichen Effekt erzielen kann, indem ich eine Teilmenge der Daten erstelle, die nur Zeilen enthält, in denen absorb im Text vorhanden ist, und die Textanalyse erneut ausführe, um Wortwolken zu erhalten, die mit absorb verbunden sind, aber es wäre hilfreich, wenn es eine eingebaute Funktion gäbe Werkzeug, um den Kontext von Wörtern effizienter zu erkunden.
Ich weiß, dass JMP Pro Sentiment-Analysen anbietet, aber leider haben wir kein Pro-Abonnement.
Sie können den Filter oben in der Phrasenliste verwenden, um "absorbieren" einzugeben und die Phrasen anzuzeigen, die mit diesem Begriff erstellt wurden. Sie können auch den Befehl Text anzeigen verwenden, um den markierten Begriff in den ausgewählten Dokumenten anzuzeigen.
Es gibt keinen Wortbaum, wie Sie ihn beschreiben oder eine Möglichkeit, Muster zu definieren, die bestimmte Begriffe innerhalb einer bestimmten Entfernung enthalten.
