Je suis nouveau sur JMP et je commence tout juste à utiliser l'explorateur de texte pour rechercher des informations dans les réponses en texte libre issues d'études de recherche auprès des consommateurs.
Une fois que l’analyse a identifié les termes clés trouvés dans les réponses, existe-t-il un moyen automatisé d’examiner le contexte le plus courant pour chaque terme ?
Par exemple, si l'étude de consommation portait sur la performance d'une nouvelle serviette en papier, on s'attendrait à ce que le terme « absorber » ou des chaînes de caractères apparentées soient très présents, mais la liste de termes ne nous indique pas s'il s'agit de « serviette bien absorbée » ou « n'a pas absorbé de liquides ». J'imagine un « arbre de mots » avec le terme sélectionné au centre, puis des branches affichant les mots situés à une distance de 3 à 5 mots, la taille des mots pouvant être ajustée en fonction de leur nombre d'apparitions.
Je suppose que je peux obtenir un effet similaire en créant un sous-ensemble de données qui contient uniquement des lignes où absorber est présent dans le texte et en réexécutant l'analyse de texte pour obtenir des nuages de mots associés à absorber, mais il serait utile qu'il y ait un outil intégré pour explorer le contexte des mots plus efficacement.
Je sais que JMP Pro fournit une analyse des sentiments, mais nous n'avons malheureusement pas d'abonnement Pro.
Vous pouvez utiliser le filtre en haut de la liste des expressions pour saisir « absorber » et voir les expressions construites à partir de ce terme. Vous pouvez également utiliser la commande « Afficher le texte » pour afficher le terme surligné dans les documents sélectionnés.
Il n’existe pas d’arbre de mots tel que vous le décrivez ni de moyen de définir des modèles qui incluent des termes spécifiques dans une distance spécifiée.
