JMP ® Pro를 사용한 파생 감정 분석 실습Michael Anderson, 박사, JMP 시스템 엔지니어, SAS
Chris Gotwalt, PhD, JMP 통계 연구 개발 이사, SAS
JMP 13에는 텍스트 탐색기가 도입되었습니다. 새로운 플랫폼은 자유 형식 텍스트를 선별하고 주제 및 중요한 용어에 대한 통찰력을 생성하는 기능을 제공합니다. 매우 유용하지만 이것은 당면한 문제에 답하는 첫 번째 단계에 불과합니다. 실제로 원하는 것은 구매 행동이나 고객 리뷰와 같은 특정 응답과 밀접하게 관련된 일련의 문서에서 키워드를 식별하는 것입니다. 일반적으로 이것은 작업 중인 특정 컨텍스트나 이해하려는 사람들의 모집단을 고려하지 않는 타사 공급업체에서 제공하는 단어 목록에 의존하는 전통적인 감정 분석을 사용하여 수행됩니다. 지도 학습 감정 분석이라고도 하는 대체 접근 방식은 텍스트 분석과 예측 모델링을 결합하여 어떤 단어와 구가 당면한 특정 문제와 가장 관련이 있는지 결정합니다. 데이터를 사용하여 상당히 접근하기 쉬운 모델링 연습을 통해 문서의 용어와 응답의 연관성의 방향과 강도를 모두 결정합니다. JMP Pro 13을 사용하면 감독 학습 감정 분석이 그 어느 때보다 쉬워졌으며 소비자 조사 및 소셜 미디어 맥락에서 발생하는 일련의 사례 연구를 통해 이를 입증할 것입니다.
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텍스트 분석, 일반화 회귀 및 이모티콘을 혼합할 때 어떤 일이 발생할 수 있는지 알아보십시오. 다음은 JMP ® Pro에서 감정 분석을 수행하는 방법의 예입니다.
데이터 탐색예측 모델링
