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文本分析
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在信息爆炸的时代，文本数据无处不在，如何从这些海量的文字中提炼出有价值的信息呢？答案就是——文本分析。文本分析，简单来说，就是对文本数据进行深度的研究和分析。它能够从看似普通的文字中，提取出主题、情感等信息，为后续的决策和应用提供有力支持。SPSSAU的文本分析模块可以一站式得到全部的文本分析结果。
大学生必备的统计分析工具——SPSSAU在线数据分析软件，可以进行词云分析、文本情感分析、文本聚类分析、社会网络关系图绘制、LDA主题分析、新词发现、管理我的词库等文本分析。
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在SPSSAU主系统左上角处进行搜索，比如搜索‘文本’二字时，下拉中会提示文本分析模块，当然搜索其它的潜在关键词，比如情感分析、LDA、文本聚类等均可。通过SPSSAU主系统左侧仪表盘点击‘文本分析模块’进入。![]()
进入SPSSAU文本分析模块之后，首先需要上传文本数据。上传数据涉及以下内容：用户可‘点击上传’自己的文本数据，在弹出对话框中，可实现直接粘贴文本进行上传或者上传txt/excel/csv文件等。如下图所示：![]()
如果是通过excel格式（包括csv/xls/xlsx格式）时，只需要1列数据，该列数据中包括文本数据，将文本全部放置于A列中，A列不需要有标题信息。每行（即每个单元格）存在1个分析文本。如果是txt文档或者粘贴文本进行上传，那么系统会自动过滤掉空行数据，并且以回车键作为每行（即每个分析文本）标志。类似如下图所示：
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上传文本数据后，接着则需要对该数据（项目）进行分析。点击‘开始分析’按钮，项目则开始进行分析。如果完成分析后，‘开始分析’按钮会展示为‘进入项目’，也会展示‘重新分析’按钮，此时点击‘进入项目’即可查看对应的文本分析分析结果，比如词云分析情况等。类似如下图所示：![]()
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【提示】：当前SPSSAU限制周会员及以上用户使用，仅购买1天的会员或者非会员无法使用文本分析模块功能，也无法上传文本数据。如果是购买SPSSAU权益号，那么其分配出来的账号或者会员均享受周会员权益，即可使用文本分析模块功能。
SPSSAU文本分析结果包括词云分析、文本情感分析、文本聚类分析、社会网络关系分析、LDA主题分析、新词发现和我的词库等。接下来分别进行简单介绍。
文本分析模块中，最重要和最基础的为展示分词结果，通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中，SPSSAU提供四种功能，分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf。
直观展示文本数据的关键词信息，默认是展示前1000个高频关键词、词频、以及出现行数。词云图默认展示前100个高频词，用户可自主设置该数字，也可修改词云风格和下载该词云图。![]()
自定义词云提供一种自由和灵活的词云绘图方式，研究者可将整理好的信息，包括词和其词频，直接粘贴（或者自主编辑）在表格中，然后右侧自动呈现出词云效果，并且可对词云进行下载，词云风格设置等操作。![]()
词定位可用于展示具体某个关键词在那些地方有过出现，比如本案例中‘城乡建设’这个关键词，研究者希望了解该关键词的具体出处信息等，可直接点击该词，然后查看具体信息。也可直接搜索想要查看的关键词，如下图所示：![]()
tf-idf是个重要的指标，其反映某关键词在整份数据中的重要性程度，当tf-idf越高时，其重要性越高。其与词频的意义不尽相同，词频是指出现次数，而tf-idf更加关注于关键词的重要性程度。tf-idf指标及其对应词云图输出结果如下：
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词云分析帮助手册
SPSSAU共提供两种方式的情感分析，分别是按词情感分析和按行情感分析。
按词情感分析是指针对提取的关键词进行情感分析，并且进行可视化展示。![]()
情感分析使用情感词典进行情感得分计算，并且经过SPSSAU数据压缩化，将情感得分压缩在-1~1之间。关于情感方向的判断标准具体规则如下表：![]()
SPSSAU输出结果如下：
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如果有自定义情感词的需求，可点击‘自定义情感词’，也或者使用点击‘我的词库’-》情感词进行添加或者删除等。
按行情感分析是指针对分析的原始数据以‘行’为单位进行情感分析，并且可下载具体的情感得分值信息等。
文本情感分析帮助手册
SPSSAU共提供两种文本聚类方式，分别是按词聚类和按行聚类。
按词聚类分析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。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。SPSSAU输出结果如下，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：![]()
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。SPSSAU分析结果如下图所示：
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社会网络关系图展示关键词之间的关系情况，此处的关系是指‘共词矩阵’，即两个关键词同时出现的频数情况。接下来将分别介绍‘共词矩阵’和‘社会网络关系图’。
下图中共10个关键词，第1行和第1列为关键词名称且完全对应。具体数据上，右下三角斜对角线为该词的词频。其它数字为‘共现’次数（每行‘共现’次数之和）：
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社会网络关系图将共词矩阵信息进行展示，包括是否有共词关系（共词次数>0则有共词关系，等于0则说明没有同时出现过），共词次数情况等。默认情况下，系统会选中排名前20的关键词进行共词矩阵构建和社会网络关系图呈现，用户也可自由“选择分析词”。
在社会网络关系图时，可使用线条粗细展示共词次数，越粗则表示共词次数越高，当然也可选择颜色深浅或者固定线条大小。如下图所示：
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还可通过单击表格中的关键词，查看该关键词与其余分析词之间的共词次数情况，比如选中‘建设’这个关键词后，其出来结果如下，明显地可以看到，建设与‘建设部’、‘城乡’和‘住房’这三个词之间的关系较为紧密。![]()
LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型，其可将整份数据文档的信息提取成几个主题，并且标题出主题与关键词之间的权重情况，用于识别主题的具体实际意义，除此之外，LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等。
SPSSAU中呈现LDA主题分析包括如下内容或功能：
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SPSSAU输出LDA主题分析结果如下：
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文本分析时，有些词是无法被词典识别到，比如‘元宇宙’这样的新词，以前的词典并没有它。因而可结合新词发现算法提供一些建议。新词发现时涉及到两个关键指标，分别是：信息熵和互信息。信息熵的意义为衡量某词与其它词组合一起的容易度；互信息的意义为衡量文本组合的紧密程度。![]()
文本分析时，可能涉及到一些新词，比如‘内卷’，这个词很可能在词典中并未出现过，此时可将该词纳入到新词词库中，让系统统计词频等信息时也对该词进行统计。当然还有一些停用词，比如‘好了’，这个词没有实际的意义没有统计词频等必要，此时可对该词设置为停用词。除此之外，还可设置情感词，比如：‘元宇宙’可能是个正向词（也可能是负向情感，由研究者决定），那么可自主设置其情感分值。操作上为点击‘我的词库’，然后选择即可。SPSSAU操作上为点击‘我的词库’，然后选择即可，如下图：![]()
以上就是今天的全部内容啦~
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