표시 및 표현
워드 클라우드와 텍스트 산점도 플롯을 사용하여 텍스트 데이터와 모델 시각화
Text Analytics Toolbox™는 텍스트 데이터를 전처리, 분석, 모델링하는 데 필요한 알고리즘과 시각화 기능을 제공합니다. 단어 빈도 수를 사용하여 대규모 텍스트 데이터를 시각화하고 워드 클라우드를 사용하여 LDA 모델을 시각화할 수 있습니다. 또한 텍스트 산점도 플롯을 사용하여 단어 임베딩을 살펴볼 수 있습니다.
함수
wordcloud | Create word cloud chart from text, bag-of-words model, bag-of-n-grams model, or LDA model |
textscatter | 2-D 텍스트 산점도 플롯 |
textscatter3 | 3-D 텍스트 산점도 플롯 |
wordCloudCounts | 워드 클라우드 생성을 위한 단어 개수 계산 |
속성
TextScatter Properties | Control text scatter chart appearance and behavior |
도움말 항목
텍스트 시각화
- 워드 클라우드를 사용하여 텍스트 데이터 시각화하기
이 예제에서는 워드 클라우드를 사용하여 텍스트 데이터를 시각화하는 방법을 보여줍니다. - 텍스트 산점도 플롯을 사용하여 단어 임베딩 시각화하기
이 예제에서는 2차원 및 3차원 t-SNE와 텍스트 산점도 플롯을 사용하여 단어 임베딩을 시각화하는 방법을 보여줍니다.
토픽 모델링 시각화
- Visualize LDA Topics Using Word Clouds
This example shows how to visualize the words in Latent Dirichlet Allocation (LDA) model topics. - Visualize LDA Topic Probabilities of Documents
This example shows how to visualize the topic probabilities of documents using a latent Dirichlet allocation (LDA) topic model. - LDA 모델을 사용하여 문서 군집 시각화하기
이 예제에서는 LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽 모델과 t-SNE 플롯을 사용하여 문서 군집을 시각화하는 방법을 보여줍니다. - LDA 토픽 상관 시각화하기
이 예제에서는 LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽 모델에서 토픽 사이의 상관을 분석하는 방법을 보여줍니다. - Visualize Correlations Between LDA Topics and Document Labels
This example shows how to fit a Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic model and visualize correlations between the LDA topics and document labels.