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.

표시 및 표현

함수

속성

도움말 항목

텍스트 시각화

토픽 모델링 시각화

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