文字歸類 - PTT網路論壇討論主題勘查

在現今網路資訊爆炸的時代，每天都有很多新的資訊湧入，PTT是台灣一個網路論壇，也是大學生常常發文討論的地方。Gossiping Board八卦板是PTT最熱門的看板，每天有將近2000篇的新文章，怎麼快速從這麼多的文章中看出大家在討論的主題？在此章節中將介紹SAS Text Miner「文字歸類」節點，這個模組可以將文章分成不同主題，且不同於「文字群集」節點每篇文章只能分到一群，同一篇文章是可能討論很多種不同主題的。 此範例資料是採用2014中華民國九合一選舉前一個禮拜 ( 2014/11/24~2014/11/28 ) 發文的文章，總計共7275篇文章。若想要快速將7275濃縮成25個主題，看哪些文章在討論哪些主題，透過「文字歸類」節點，可看出有1033篇文章在討論「吃、買、去、八卦、賣」這個主題；782篇在討論「連勝、文、哲、柯、票」這個主題...。 此章節流程圖： 1.     結果 歸類：最主要的表格，可看見每個主題的相關資訊 -         類別Category：主題是由一個詞語組成、多個詞語組成、或是使用者自訂 -         文件截止值Document Cutoff、詞語截止值Term Cutoff：主題的文件、詞語截止值(將在後面文字歸類檢視器說明) -         歸類Topic：五個代表主題的詞語 -         詞語的數目Number of Terms、文件數目#Doc：該主題內有幾個關鍵詞語及包含幾個文件 詞語：詞語的資訊，包含角色、詞性、權重等資訊 -         WEIGHT：該詞語在所有文章中的權數 -         主題下的數值(ex:「吃,買,去,八卦,賣」欄位)：該詞語在該主題下的權數 -         ( 其它欄位請參考「文字剖析」單元 ) 文件的數目-依歸類：每個主題所含的文件數目 詞語的數目-依歸類：每個主題所含的詞語數目 2. 歸類檢視器 將文字歸類節點左方選項欄中的「歸類檢視器」點開，可以看到歸類、詞語、文件三個表格的結果；在第一個歸類表格選擇不同歸類，第二、三個表格會連帶跟著更動。並且可以手動調整結果。  (1). 歸類 (2). 詞語 -         歸類權數：該詞語在該主題歸類下的權數 (3). 文件 -         歸類權數：該文件在該主題歸類下的權數 I. [...]