Text Explorer 플랫폼은 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 설문 조사의 댓글 필드, 사고 보고서 등에서 발견되는 텍스트와 같은 비정형 텍스트 데이터에서 자주 사용되는 단어와 구문을 탐색하는 데 사용됩니다. JMP ® Pro에서는 추가 도구를 사용하여 추가 분석을 수행할 수 있습니다.
이러한 분석을 위해서는 먼저 텍스트 데이터를 준비해야 합니다. 텍스트 탐색기 플랫폼을 사용하여 이 작업을 수행하는 방법에 대한 자세한 내용은 "텍스트 탐색기 - 비정형 텍스트 데이터 설명 " 가이드와 JMP 도움말을 참조하십시오.
비정형 텍스트 분석
텍스트 분석은 준비된 텍스트 데이터를 문서 용어 행렬(DTM) 로 변환하는 과정을 포함합니다. DTM의 각 행은 문서(텍스트 데이터 열의 셀)에 해당하고, DTM의 각 열은 용어에 해당합니다. DTM은 모든 분석의 입력으로 사용됩니다.
여기서는 빨간색 삼각형 아래에 있는 '문서 용어 행렬 저장'을 선택하고 기본 설정을 사용했습니다. 텍스트 탐색기 분석 보고서의 상단 빨간색 삼각형 메뉴에서 다양한 분석 옵션을 사용할 수 있습니다.
- 잠재 클래스 분석은 문서를 유사한 문서 클러스터로 그룹화합니다.
- 잠재 의미 분석(SVD) 은 주성분 분석과 유사한 차원 축소 기술입니다.
- 주제 분석은 단어를 주제나 항목별로 그룹화하며, 요인 분석과 유사합니다.
- 클러스터 용어 또는 클러스터 문서는 용어나 문서의 계층적 클러스터링을 수행합니다.
여기서는 기본 설정을 사용하여 추정 의미 분석(SVD) 을 선택했습니다. 그런 다음 SVD 산점도 행렬을 선택했습니다.
Example: Pet Survey.jmp (Help > Sample Data Folder)예: Pet Survey.jmp(도움말 > 샘플 데이터 폴더)
결과 저장
DTM과 같은 텍스트 탐색기 분석 결과는 데이터 테이블에 저장할 수 있습니다. 결과 열은 다른 분석의 예측 변수로 사용할 수 있습니다.
- 문서에 해당하는 정보를 저장하려면 문서 용어 행렬, 문서 특이 벡터 또는 문서 주제 벡터를 저장합니다.
- 특정 문서와 관계없이 용어에 해당하는 정보를 저장하려면 용어 표, 용어 단수 벡터 또는 용어 주제 벡터를 저장합니다.
자세한 내용은 JMP 도움말 의 기본 분석 > 텍스트 탐색기를 참조하세요.
