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`	텍스트, bag-of-words 모델, bag-of-n-grams 모델 또는 LDA 모델에서 워드 클라우드 차트 만들기
`textscatter`	2-D 텍스트 산점도 플롯
`textscatter3`	3-D 텍스트 산점도 플롯
`sentenceChart`	Plot grammatical dependency parse tree of sentence (R2022b 이후)
`wordCloudCounts`	워드 클라우드 생성을 위한 단어 개수 계산

속성

TextScatter Properties	Control text scatter chart appearance and behavior
DependencyChart Properties	Grammatical dependency chart (R2022b 이후)

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.
문법적 종속 관계 구문 분석을 사용하여 문장 구조 분석하기
이 예제에서는 문법적 종속 관계 구문 분석을 사용하여 문장에서 정보를 추출하는 방법을 보여줍니다.

토픽 모델링 시각화

워드 클라우드를 사용하여 LDA 토픽 시각화하기
이 예제에서는 LDA(잠재 디리클레 할당) 모델 토픽 내 단어를 시각화하는 방법을 보여줍니다.
문서의 LDA 토픽 확률 시각화하기
이 예제에서는 LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽 모델을 사용하여 문서의 토픽 확률을 시각화하는 방법을 보여줍니다.
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.
LDA 토픽과 문서 레이블 간의 상관 시각화하기
이 예제에서는 LDA(잠재 디리클레 할당) 토픽 모델을 피팅하고 LDA 토픽과 문서 레이블 간의 상관을 시각화하는 방법을 보여줍니다.

표시 및 표현

함수

속성

도움말 항목

텍스트 시각화

토픽 모델링 시각화

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