Search Results: Text Miner (220)

SAS Taiwan 0
SAS Text Miner 文字探勘中文教學影片

  CH 1 找出資料中的機會與趨勢 CH2 文字歸類情境說明 (群眾募資成功案例) CH3 文字剖析、篩選、歸類與結果說明 CH4 文字歸類應用- 迴歸分析 CH5 文字規則產生器情境說明 (使用蘋果日報頭條要文) CH6 文字規則產生器結果說明

SAS Taiwan 0
Text Miner是什麼

SAS Text Miner可探索隱藏在大量文字中的資訊。支援多種語言及檔案格式,並且提供豐富的語言與分析模型工具。將不同的非結構化文字片段、文件檔案庫及網頁下載內容,透過演算法自動識別出模式的各種主題,找出詞彙與片語間的顯著關聯。此軟體提供監督、無監督及半監督的方法來探索大量文件中過去未知的模式。

Russ Albright 0
SAS® Text Miner 14.1: Faster!

A new version of SAS® Text Miner and SAS® High-Performance Text Mining has recently been made available and I want to demonstrate some of the performance improvements that can be gained with this release. I’ll use a topic analysis that discovers the main themes in a document collection and consists

Toby Text 0
TobyText wünscht Ihnen ein frohes neues Jahr

Das turbulente Jahr 2015 hat für Sie hoffentlich einen friedlichen Ausgang gefunden und auch ein Sie zufriedenstellendes Abschlussergebnis. Nachdem ich Ihnen für die Weihnachtsfeiertage aus meiner kompositorischen, malerischen SAS-Bastel-Programm-Bibliothek Anregungen zu Entspannung für besinnliche Momente zum Jahreswechsel anbieten konnte, sind nun im Januar 2016 alle Jahreszähler wieder auf Null zurückgesetzt.

Russ Albright 0
Focusing your Text Mining with Search Queries

Recently, I have been thinking about how search can play more of a part in discovery and exploration with SAS Text Miner. Unsupervised text discovery usually begins with a look at the frequent or highly weighted terms in the collection, perhaps includes some edits to the synonym and stop lists,

Tamara Fischer 0
Die Geschichte vom Miner und „dem Mädchen“

Cary, North Carolina, Dezember 1997: Das war die Geburtsstunde des SAS® Enterprise Miner™ (nachfolgend Miner genannt). Nur zur Orientierung für die Generation Y: Damals war noch ein Mann Bundeskanzler. Er hatte einen recht hohen BMI, wurde gerne mit einer Obstart verglichen und kam aus einem Ort gar nicht weit weg

Gerhard Svolba 0
SAS Contextual Analysis: ein Selbstversuch

Erfahrungen aus einem Selbstversuch mit SAS Contextual Analysis Bitte verstehen Sie mich nicht falsch. Ich bin unseren SAS Produkten und SAS Lösungen gegenüber in keinster Weise misstrauisch! Trotzdem wollte ich die Möglichkeiten unserer neuen Lösung für Text Analytics „SAS Contextual Analysis 14.1“ auf der eigenen Haut spüren und verstehen lernen.

Jim Cox 0
Speaking the same language in SAS® Text Analytics

The first text analytics product SAS released to the market in 2002 was SAS® Text Miner to enable SAS users to extract insights from unstructured data in addition to structured data.  In 2009, in quick succession, SAS released two new products:  SAS® Enterprise Content Categorization and SAS® Sentiment Analysis.  These

Dan Zaratsian 0
Event Stream Processing with Text Analytics

Is text analytics part of your current analytical framework? For many SAS customers, the answer is yes, and they've uncovered significant value as a result. As text data continues to explode both in volume and the rate at which it's being generated, SAS Event Stream Processing can be used to

Gastbeitrag 0
Was haben Social Media, Credit Rating und eine Steuerbehörde gemeinsam? Text Analytics!

Traditionelle Informationssysteme sind auf die maschinelle Aufbereitung und Verdichtung von Zahlen hin optimiert. Nicht alles aber lässt sich in Zahlen packen – und so entstehen immer mehr in Texten abgelegte Informationen. Um diese Informationen nutzen zu können, sind zusätzliche Methoden erforderlich, die über die aus der Zahlenwelt bekannten hinausgehen. Inhalte müssen

Waynette Tubbs 0
New SAS text analytics community

I'm happy to announce a new SAS text analytics community (online forum)! The community is a centralized location for everyone using SAS text analytics, including those working with Text Miner, Enterprise/Content Categorization, Sentiment Analysis and Ontology Management. Join the community to: Discuss ideas. Ask questions. Seek peer assistance. Share areas

Advanced Analytics
Mike Gilliland 0
Text Mining Twitter

Personally, I don’t get Twitter. I have an account (mvgilliland) for anyone interested in not hearing any tweets from me. I follow a few people and have a few followers (including some that aren't porn bots) -- but what is the point? Does anyone really care that I’m out hanging

Advanced Analytics
Sophia Rowland 0
Generating word embeddings

Word embeddings are the learned representations of words within a set of documents. Each word or term is represented as a real-valued vector within a vector space. Terms or words that reside closer to each other within that vector space are expected to share similar meanings. Thus, embeddings try to capture the meaning of each word or term through its relationships with the other words in the corpus.

SAS Taiwan 0
SAS 校園常見 Q&A

Q: SAS 是不是都需要寫程式? 不會寫程式怎麼辦? A: NO! SAS Enterprise Guide(EG) 與 SAS Enterprise Miner(EM),無須寫程式快速進行資料整理、資料分析與資料探勘。 有許多老師同學喜歡使用SAS EG 進行教學研究: 1. 如果有地方要修改不用一直按上一步,想改哪裡就改哪裡 2. 可以一次把所有圖表直接輸出,不用一個個複製貼上 3. 每一步分析都流程化的呈現,方便修改與瞭解整個分析思路   Q: 可以在哪裡取得SAS呢? A: 若貴校為SAS全校授權學校,可以直接至資訊處/電算中心取得軟體。 若欲採購或是不確定學校是否為授權學校,敬請寫信至 twnedu@sas.com   Q: SAS 要如何安裝呢? A: 請參考SAS 安裝支援頁面 【事前準備】 –請務必依文件 (1.1~1.4) 先確認電腦環境 –確認電腦為32位元或64位元 (選擇不同安裝檔案) –電腦名稱與使用者登入名稱務必為英文 【安裝SAS】 –若學校提供光碟/5-6個安裝檔案/iso檔→請從文件2.1 建立SAS Software Depot 開始 –若學校提供1個安裝檔案→請從文件2.3

Advanced Analytics | Analytics | Data Visualization | Programming Tips
Mariana Fontanezi 0
Time Series Modeling: R & SAS

Como integrar modelos hierárquicos de séries temporais desenvolvidos em R ao SAS Visual Forecasting analisando as diferentes estratégias? O objetivo deste artigo é apresentar como podemos executar modelos de séries temporais, que foram desenvolvidos no R, no SAS Visual Forecasting, podendo, assim, paralelizar e acelerar o processamento do código R.

SAS Taiwan 0
開始進行文字分析

SAS Text Miner在處理文字時是以資料集中的一欄「文字」作為分析對象,若有多欄的角色都是文字,SAS Text Miner會自動判斷字數最多的那欄作為分析對象。若要修改,可在變數選項修改。

SAS Taiwan 0
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...。

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