R을 사용한 JMP®에서의 텍스트 마이닝 R을 사용한 JMP ® 에서의 텍스트 마이닝
Andrew T. Karl, 시니어 매니지먼트 컨설턴트, Adsurgo LLC
Heath Rushing, 수석 컨설턴트 겸 공동 창립자, Adsurgo LLC
일부 추정에 따르면 비정형 텍스트는 대부분 조직에서 저장된 정보의 약 80%를 차지합니다. 이 프레젠테이션에서는 R 인터페이스를 사용하여 JMP에 쉽게 구현하여 비정형 데이터 컬렉션에서 이전에 알려지지 않은 관계를 찾는 방법에 대한 개요를 제공합니다. 텍스트 마이닝 및 희소 행렬 대수에 R 패키지를 활용하면 JMP는 최종 사용자가 R에 대한 지식이 없어도 텍스트에서 정보를 추출할 수 있습니다. 이메일, 설문 조사 의견, 소셜 미디어, 사고 보고서, 보험 청구 보고서 등의 텍스트는 여러 목적으로 사용될 수 있습니다. R에서 생성된 문서 용어 행렬의 특이값 분해에서 나온 벡터는 JMP의 원래 데이터 테이블에 추가되고 예측 모델(예: Fit Model 또는 Neural 플랫폼을 통해) 또는 클러스터링 알고리즘(클러스터 플랫폼을 통해)에 포함될 수 있습니다. 또 다른 목표는 단어 수 또는 잠재적 의미 색인을 통해 텍스트의 기본 주제를 탐색하는 것입니다. 이러한 기능을 제공하는 JSL/R 스크립트를 시연합니다.
