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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。
- Categorize タブに移動します。
- 新しいモデル」をクリックする。
- テーマ検出を使用して生成」を選択する。
- [次へ]をクリックします。
- 分析したい逐語タイプを選択します。
- 必要に応じて、データに適用するフィルタを選択します。フィルタを追加するには、左側のボックスでフィルタを選択し、右側の矢印をクリックします。フィルタを削除するには、右側のボックスでフィルタを選択し、左側の矢印をクリックします。
- [次へ]をクリックします。
- モデルに名前を付けてください。
- モデル生成後に文書を自動的に分類したい場合は、分類を実行するをクリックします。最初にモデルを修正したい場合は、このボックスのチェックを外したままにしてください。
- カテゴリモデルのプロパティを編集するには、「詳細パラメータ」をクリックします。
- [終了]をクリックします。
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。
- Categorizeタブに移動します。
- 分類を右クリックし、プロパティを クリックします。
- システムが新しいデータを検出した場合、「分類とともにテーマ検出を自動的に実行する」を選択する。
- 最新のテーマ検出セッションのうち、保持したいセッション数を入力してください。
- [OK]をクリックします。
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。
- 検出されたテーマを右クリックします。
- Node Actionsにカーソルを合わせ、Add/Mergeをクリックする。
- 検出されたテーマで何をしたいかを選択します。
- 選択したノードの子として追加親ノードの新しいカテゴリーとしてテーマを追加します。これはコピー&ペーストと同じだ。
- 選択されたノードにルールをマージします:検出されたテーマを既存のカテゴリーにマージします。検出されたテーマとその親のルールは、そのカテゴリーに新しいルールとして追加されます。
- マージ後に検出されたテーマを削除したい場合は、追加/マージ操作の完了時にテーマの削除を選択します。このオプションをオフにすると、検出されたテーマはテーマのリストに残ります。
- マージしたいノードを選択します。あるいは、子テーマを追加する場合は、テーマをネストしたいノードを選択します。
- 実行をクリックする。