ケマル@kemal_oflus 、オリビア@O_Lippincotそしてルース@ruthhummel 2023 年 6 月のデモ後の質問に回答しました。
Q: コード化されたテキストのパターンの認識と分析を支援するために、「コード化された」テキスト/暗号化の機能を追加することを検討しましたか?
A: この問題の一部は、カスタム正規表現を使用することで解決できます。 このためのオプションは、最初の起動ウィンドウにあります。 ここで、JMP に多くのパターンを識別する方法と、パターンを見つけた場合の対処方法を教えることができます。
Q: 単語の代わりにフレーズのワード クラウドを作成できますか?
A: ワード クラウドは用語リストを使用してワード クラウドを生成しています。 例で Kemal が行ったように用語リストにフレーズを追加すると、ワード クラウドにもフレーズが表示されます。
Q: デフォルトの Text Explorer オプション (単語あたりの最大文字数、ステミング、フレーズあたりの最大単語数) を変更しましたか? 私は通常、これらをそのままにしておきますが、変更することが重要かどうかを考えます。
A: ほとんどの場合、単語あたりの最小文字数を除いてそのままにしておきます。対象分野の専門家がここで意見を得ることができるかもしれません。正規表現をカスタマイズする必要があり、いくつかの固有の用語がある場合は、カスタマイズできます。以下のビデオを参照してください。
Q: センチメント分析は JMP Pro のみにありますか?
A: はい、詳しくはこちらをご覧ください感情分析JMPプロを使用。
Q: JMP およびテキスト分析でカスタム正規表現を使用する際のヒントはありますか。 これを行うために多くの時間を費やしても、得られる結果は限られていることがわかります。
A: を提供しています。テキスト分析コース役立つかもしれません。 Regex の使用方法のさまざまな例が含まれています。 データをクリーニングするための Regex に関する JMP ブログ投稿があります。 JMP コミュニティ ブログ。
Q: t-SNE プロット: xy #s は何を意味しますか?
A: そのためには、次のビデオを見ることをお勧めします。多変量法クラスタリングラム以上クラスタリングを教える。 この場合、25 個の異なる列があり、その多次元空間を 2 つに減らしました。 これは主成分に似ていると考えてください。必要な出力 (またはコンポーネント) の数を選択できます。
Q: フレーズリストに赤い文字が表示されることがあります。 それは何を意味するのでしょうか？
A: を識別します。デフォルトの色私たちの図書館にあります。
このトピックに関する以前のデモで回答された質問:
Q: 「the」などの非常に一般的な単語を無視するように Word クラウドを事前に設定する必要がありますか?
A: JMP が分析から除外するために使用する、「the」などの非常に一般的な単語である「ストップ ワード」のリストがあります。 見るストップワードの使用に関するドキュメントと関連トピック。
Q: 区切り文字で区切られた txt ファイルをインポートして列を個別に分析できますか?
A: JMP では、区切り文字で区切られたテキスト ファイルを JMP データ テーブルにインポートできます。 複数のテキスト列を個別に分析すると、テキスト列ごとに個別の出力が得られます。
Q: 彼の例では、赤色が最も頻繁に使用される単語を示している場合、最大の単語が「赤」ではないのはなぜでしょうか。
A: データ テーブルの平均スコア列が、この例の色付けの基礎になっています。 サイズは最も頻繁に使用される単語/用語です。 この例では、Kemal は、このワード クラウドの色付けがデータ テーブルの平均スコア列によって制御されるように指定しました。したがって、Average_score は JMP からではなく、データ テーブルから取得されます。 詳細を見るワードクラウドのオプション。
Q: トークンとは何ですか?
A: トークンは、単語/用語とフレーズ/格、またはそれらの組み合わせです。 この場合、15,792 の用語、59,360 のケース (またはフレーズ) があり、行ごとにこれらが約 17 個ありました (ケースごとの合計トークン)。見るさらに詳しく。
トークン化ステージでは、テキストを小文字に変換し、「トークン化」メソッド (Basic Words または Regex) を適用して文字をトークンにグループ化し、指定された再コード定義に基づいてトークンを再コード化します。 再コード化はステミングの前に行われ、再コード化操作はレポート ウィンドウで指定された順序に関係なく 1 つのパスで内部的に処理されることに注意してください。 詳細については、テキスト処理の手順。
Tokensトークン
Q: ワードクラウドではなくフレーズクラウドを作成できますか?
A: JMP 開発者の Xan Gregg に連絡しました。 @XanGregg 、ライブウェビナーの後。彼は、Word Cloud はより正確には Term Cloud と呼ばれるかもしれないと示唆しました。 用語リスト内のすべての単語が表示されます。 たくさんのフレーズを用語として追加し、ストップワードにして単語を削除すると、フレーズの雲が得られると思います。フレーズ クラウドのリクエストに興味がある場合は、お気軽にリクエストと根拠を JMP ソフトウェアに投稿してください。ウィッシュリスト。
Q: 先ほどおっしゃった「ドキュメントクラスタリング」に非常に興味があります。 何百ものテキスト文書の中から、どの文書が類似したグループに属しているのかを知りたいのですが、これに関する情報はどこで入手できますか?
A: JMP Pro は次の目的で使用できます。潜在クラス分析と潜在意味解析。
Latent Analysis Options潜在分析オプション
潜在分析の使用方法については、この簡単な概要を参照してください。
A: ドキュメントとは何ですか? ドキュメントを JMP にインポートするにはどうすればよいですか?
Q: 各行はドキュメントとみなされ、行単位でキャプチャされたファイルからドキュメントをインポートします。たとえば、Excel からテキストをインポートできます。 この例では、レビューが Excel ファイルの行としてキャプチャされました。
資力
セッション後、JMP ユーザーで参加者のマーク・アナウィス氏@mark_anawis用語リストの 1 つの単語 (フレーズ) の代わりに 2 つの単語 (フレーズ) を取得することに関する質問に対するこの回答を提案しました。 Tokenizing 'Regex' を選択し、'Customize Regex' にチェックを入れることでこれを行うことができると思います。これにより、テキスト列の Text Explorer 正規表現エディタが表示されます。 Regex 関数を変更して、1 つの単語ではなく 2 つの単語を取得できる可能性があります。
