JMP ® Pro を使用した派生感情分析の演習マイケル・アンダーソン博士、JMP システム エンジニア、SAS
クリス・ゴットウォルト博士、JMP、SAS 統計研究開発ディレクター
JMP 13 では、テキスト エクスプローラーが導入されました。この新しいプラットフォームでは、自由形式のテキストをキュレートし、テーマや重要な用語に関する洞察を生成することができます。これは非常に便利ですが、実際には目の前の問題に答えるための最初のステップにすぎません。多くの場合、実際にやりたいことは、購入行動や顧客レビューなど、特定の応答に強く関連する一連のドキュメント内のキーワードを特定することです。通常、これは従来の感情分析を使用して行われますが、これはサードパーティ ベンダーが提供する単語リストに依存しており、作業している特定のコンテキストや理解したい人々の集団は考慮されていません。別のアプローチ (教師あり学習感情分析と呼ばれることもあります) では、テキスト分析と予測モデリングを組み合わせて、目の前の特定の問題に最も関連する単語とフレーズを判断します。これは、かなり取り組みやすいモデリング演習を通じて、データを使用して、ドキュメント内の用語と応答の関連の方向と強度の両方を判断します。JMP Pro 13 を使用すると、教師あり学習感情分析がこれまで以上に簡単になりました。消費者調査とソーシャル メディアのコンテキストから生じる一連のケース スタディでこれを実証します。
トロント カジノ調査データ
