使用文本分析包

文本分析包（也称为 TAP）用作文本响应分类的模板，使用 TAP 可轻松对文本数据进行分类，同时最大程度减少干预，这是因为 TAP 包含快速、自动对大量记录进行编码所需的预构建类别集和语言资源。使用语言资源，文本数据可得以分析和挖掘，从而抽取关键概念。根据文本中发现的关键概念和模式，可以将记录分类到在 TAP 中所选的类别集。您可以创建自己的 TAP 或更新 TAP。

TAP 包含以下元素：

• 类别集。类别集基本上包含预定义类别、类别代码、每个类别的描述符以及整个类别集的名称。描述符为语言元素（概念、类型、模式和规则），例如，术语 cheap 或模式 good price。描述符用于定义类别，以便在文本匹配任何类别描述符时，将文档或记录放入类别中。
• 语言资源。语言资源是一组库和高级资源，这些库和高级资源经过调整以抽取关键概念和模式。而这些抽取概念和模式用作将记录放入类别集中类别的描述符。

可使用文本分析包执行以下任务。

• 创建文本分析包。请参阅生成文本分析包以获取更多信息。
• 装入文本分析包。或者，您可装入 SPSS® Text Analytics for Surveys 项目 (.tas)，此项目将转换为文本分析包。请参阅装入文本分析包以获取更多信息。
• 更新文本分析包。请参阅更新文本分析包以获取更多信息。

选择 TAP 并选择类别集后， SPSS Modeler Text Analytics 可抽取和分类记录。