R を使用した JMP® でのテキストマイニング JMP ®と R によるテキストマイニング
Andrew T. Karl、シニア経営コンサルタント、Adsurgo LLC
Heath Rushing、Adsurgo LLC 主席コンサルタント兼共同創設者
ある推定によると、ほとんどの組織で保存されている情報の約 80% は非構造化テキストです。このプレゼンテーションでは、JMP の R インターフェイスを使用して簡単に実装できる方法の概要を説明し、非構造化データのコレクションからこれまで知られていなかった関係を見つけます。テキスト マイニングとスパース行列代数用の R パッケージを利用することで、エンド ユーザーが R について知らなくても、JMP でテキストから情報を抽出できるようになります。電子メール、調査コメント、ソーシャル メディア、インシデント レポート、保険金請求レポートなどから抽出されたテキストは、さまざまな目的に使用できます。R で生成されたドキュメント ターム マトリックスの特異値分解からのベクトルは、JMP の元のデータ テーブルに追加され、予測モデル (Fit Model プラットフォームや Neural プラットフォームなど) やクラスタリング アルゴリズム (Cluster プラットフォームなど) に取り込まれます。別の目標としては、単語数や潜在的意味インデックスを使用してテキストの根底にあるテーマを調査することが考えられます。このような機能を提供する JSL/R スクリプトを紹介します。
