テーマ検出(デザイナー)
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テーマ検出について
テーマ検出は、データ内の顕著なテーマを分析した後、ルールベースのカテゴリーツリーを作成します。テーマ検出を使用して、データセット全体を分析することも、未分類のデータや増分データを含むデータセットの特定の部分のみを分析することもできます。データセットの分析が完了したら、テーマを追加したり、他のカテゴリーと統合したり、削除したりすることができます。
テーマ検出を使ったカテゴリーモデルの作成
テーマ検出を使用してカテゴリモデルを作成すると、手動で分類してモデルを構築しなくても、意味のあるテーマを自動的に発見することができます。
未分類のデータでテーマ検出を使う
テーマ検出は、ローカルおよびグローバルのその他のカテゴリーで使用でき、それらのバケットにおける主要なテーマを発見することができる。この機能により、データの中から、新たに意味のあるカテゴリーを作成したり、既存のカテゴリーに分類したりできる領域を発見することができます。
テーマ検出を実行したバケットの下に、新しいサブカテゴリが表示されます。このカテゴリの各テーマは、どのように使いたいかを検討する必要がある。詳しくは「検出されたテーマの使用」をご覧ください。
インクリメンタルデータでのテーマ検出の使用
新しいデータが読み込まれ、カテゴリーモデルに分類されるたびに、テーマ検出が自動的に実行されるように設定できます。
インクリメンタルなテーマ検出の結果は、アップロードセッションの日時ごとに分類される。アップロードセッション中にテーマが検出されなかった場合、カテゴリーは生成されません。
テーマを新しいカテゴリーにする
検出されたテーマを、元のノードから別のノードにコピー&ペーストして、新しいカテゴリーとしてカテゴリーツリーに追加します。テーマはそのノードの下の新しいカテゴリーになる。
既存のカテゴリーとテーマの統合
モデル内にすでに存在するカテゴリーにテーマをマージすることができます。
注意: グループの統合はできません。
検出されたテーマの削除
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