文本探索器平台用于探索非结构化文本数据中的常用单词和短语，例如产品评论、社交媒体帖子、调查问卷中的评论字段、事件报告等。本指南介绍如何进行情绪分析——一种为单词和短语分配数值分数的方法，旨在定量衡量文本中表达的积极和消极情绪。进行这些分析之前，必须先准备好文本数据。有关如何使用文本探索器平台执行此操作的信息，请参阅《文本探索器 - 描述非结构化文本数据》指南和JMP 帮助。
汇总文本数据
- 从打开的 JMP ®数据表中，选择分析 > 文本探索器。
- 从“选择列”中单击分类或非结构化文本变量，然后单击“文本列” （分类变量有红色或绿色条，非结构化文本变量有灰色线（
）。单击“确定” 。
情绪分析
- Select 情绪分析 from the top red triangle 分析 > 文本探索器. The following will be displayed in the report:
- 正面和负面术语的平均分数以及所有评分文档的总体平均分数的表格。
- 直方图直观地总结了所有分数。
- 一个交互式表格，显示每份文档的得分。选择一份文档将显示该文档的文本以及用于评分的词汇。
- 一个交互式表格，可以在其中选择用于评分的单词，并显示使用这些单词的所有文档。
- 用于分析的默认词典将汇总在一组表格中（情感词、强化词、否定词），其中可以查看和修改每个单词的分数。
- JMP 将显示一组在正在分析的文本中找到的“可能的情感词”，您可以根据需要添加。这里我们将“expensive”（昂贵）添加到词典中，并为其分配了“-60”的分数。
- 您还可以通过选择红色三角形下的“管理情感术语”来上传独特的词典。
- 您可以选择将情绪分析重点放在数据中识别的选定特征上。
Example: Chips.jmp (Help > Sample Data Folder)示例：Chips.jmp（帮助 > 样本数据文件夹）
访问JMP 帮助中的基本分析 > 文本资源管理器以了解更多信息。
