Minería de texto en JMP ® con R
Andrew T. Karl, Consultor Senior de Gestión, Adsurgo LLC
Heath Rushing, consultor principal y cofundador de Adsurgo LLC
Algunas estimaciones sugieren que el texto no estructurado representa aproximadamente el 80 % de la información almacenada por la mayoría de las organizaciones. Esta presentación ofrecerá una visión general de métodos fáciles de implementar con la interfaz de R para JMP para encontrar relaciones previamente desconocidas en una colección de datos no estructurados. Al utilizar paquetes de R para minería de texto y álgebra de matrices dispersas, JMP puede extraer información del texto sin necesidad de que el usuario final tenga conocimientos de R. El texto, que puede provenir de correos electrónicos, comentarios de encuestas, redes sociales, informes de incidentes, informes de reclamaciones de seguros, etc., puede utilizarse para diversos fines. Los vectores de una descomposición en valores singulares de la matriz de términos del documento generada en R pueden añadirse a la tabla de datos original en JMP e incluirse en modelos predictivos (p. ej., mediante las plataformas Fit Model o Neural) o algoritmos de agrupamiento (mediante la plataforma Cluster). Otro objetivo puede ser explorar los temas subyacentes del texto mediante el recuento de palabras o la indexación semántica latente. Demostraremos un script JSL/R que ofrece esta funcionalidad.
