文本探索平台用于探索非结构化文本数据（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）中常用的词语和短语。本指南将介绍如何执行情感分析——该方法为词语和短语分配数值分数，旨在量化衡量文本中表达的正面和负面情感。首先，必须对文本数据进行预处理。有关如何使用文本探索平台进行预处理的信息，请参阅“文本探索——描述非结构化文本数据”指南和JMP 帮助文档。
文本数据摘要
- 从打开的 JMP ®数据表中，选择“分析”>“文本浏览器” 。
- 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形图，非结构化文本变量有灰色线条）。
单击“确定” 。
情感分析
- Select 情感分析 from the top red triangle 分析 > 文本浏览器. The following will be displayed in the report:
- 下表列出了正面词汇和负面词汇的平均得分，以及所有已评分文档的总体平均得分。
- 以直方图形式直观地汇总所有分数。
- 一个交互式表格，显示每份文档的得分。选择一份文档，即可查看该文档的正文以及用于评分的词语。
- 一个交互式表格，用户可以在其中选择用于评分的词语，并显示所有使用这些词语的文档。
- 用于分析的默认词典将汇总在一组表格（情感词、加强词、否定词）中，可以在其中查看和修改每个词的得分。
JMP 会显示一组在分析文本中找到的可能情感词，您可以选择添加这些词。这里我们将“昂贵的”一词添加到词典中，并赋予其“-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。
- 您可以选择将情感分析的重点放在数据中识别出的特定特征上。
Example: Chips.jmp (Help > Sample Data Folder)示例：Chips.jmp（帮助 > 示例数据文件夹）
请访问JMP 帮助中的“基本分析”>“文本浏览器”了解更多信息。
