SPSSAU【文本分析】|文本聚类

SPSSAU共提供两种文本聚类方式,分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析,并且进行可视化展示,即针对关键词进行聚类,此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以'行'为单位进行聚类分析,将原始文本中多行数据聚为几个类别,并且可将具体聚类类别信息进行下载等。


按词聚类分析

按词聚类分析操作如下图:

默认情况下,系统会将词频靠前的20个关键词提取,并且得到其词向量值,并且其于词向量值进行聚类分析(具体为kmeans聚类),接着进行MDS分析,最终渲染出各个关键词的坐标定位信息,可视化展示词之间的聚类信息。

特别提示:

关键词的词向量提取时,有可能无法获取得到,因而在表格中会展示为'未识别词暂不聚类'即该词不进入聚类分析。

以及默认Demo数据时出来结果如下图:

图中不同的颜色代表不同的类别,其意味着各个关键词之间的类别区分。默认情况下聚类为3类,如果分析关键词较多时,可尝试修改聚类类别个数后,重新分析即可。除此之外,关键词之间的关系情况,还可通过'共词矩阵'(即两个词同时出现在'同一行'的数量情况)查看关键词之间的关系情况,当两个词同时出现的次数越高时,很可能二者关系越为紧密。

在按词聚类分析时,SPSSAU默认提供'共词矩阵'表格,并且可进行下载。'共词矩阵'在社会网络关系图分析中还有进一步使用,具体也可查看社会网络关系图。

默认情况下,SPSSAU将词频最高的前20个关键词进行聚类分析,如果希望改变选中的关键词,可点击'选择分析词'进行自由选择,如下图所示:

可修改高频词的个数,也或自由的点击选择分析词,也可以通过搜索词进行搜索,然后进行选中或者不选中操作等。

按行聚类分析

不同于按词聚类分析,按行聚类分析是指以'行'为单位,针对每行数据进行聚类分析(具体为kmeans聚类),并且计算出各'行'数据的聚类类别,也可直接进行下载聚类类别信息。一般来说,聚类类别选择为3个即可,当然如果数据行数较多,可考虑修改成更多的聚类类别个数,如下图所示:

输出结果时,包括各'行'数据的聚类类别,具体使用时可对其进行下载,用于进一步使用。

相关推荐
镜象科技1 小时前
职业院校AI心理健康解决方案怎么选?三个特殊场景与三类路线
人工智能
Leo.yuan1 小时前
企业Data Agent架构选型:帆软Dora基于NL2BI的现有BI体系复用方案
大数据·人工智能
朱涛的自习室1 小时前
70 美金的 Beyond Compare,我让 Gemini 4 和 DeepSeek 造个开源免费版(Day 2)
android·前端·人工智能
米小虾2 小时前
上下文:Agent 的眼睛里到底装着什么
人工智能·agent
米小虾2 小时前
Agent = 大脑 + 眼睛 + 手脚:一篇看懂现代 AI Agent 的骨架
人工智能
小小测试开发2 小时前
安全评测得分 0.9556 掉到 0.3257,只改了 top_k 和 prompt_style 之外的题面比例
人工智能·安全·prompt
slacker-kian2 小时前
[实践]-用LLM对文本结构化:把多段文本描述变成规范的 JSON 知识库
人工智能·llm·prompt·结构化·pydantic·one-shot 提示
品牌常新2 小时前
景区巡逻机器人怎么选?派宝S5全地形守护解析
运维·人工智能·机器人
冬奇Lab3 小时前
LLM 驱动的自动化测试系列(13):Flaky Test 不是重跑几次就能解决的分类问题
人工智能·测试