文字探勘 軟體

揭露文字資料的量化數值！文字探勘分析器 / A Text Analyzer for Text Mining

這是我為了文字探勘所做的小工具。一般來說文字資料是一種非結構的質性資料，但其實還是可以透過一些簡單的計算來得知它的量化數值，這樣就能讓不同的文字資料之間的比較有了客觀的基準。這個文字探勘分析器提供了基本的敘述統計指標計算功能，包括文字長度、不同字詞的數量、文字變化程度的熵(entropy)跟辛普森指數(Simposon's Index)，還有以句子、對話句為單位的分析，最後還能將N字詞的頻率分析結果繪製成文字雲。

文字探勘分析器 / Text Analyzer

• 開新視窗：文字探勘分析器
• GitHub程式碼

分析功能說明 / Tutorial

文字探勘分析器的處理很簡單，先在「Paste Text here」的文字框輸入文本。左上角是文本分析的細節設定，可以先使用預設值。接著按下「START」並稍作等待，下面就會出現分析結果了。

這樣就可以取得分析結果。

文字探勘設定 / Configuration

文字探勘的設定：

• Segment Length 單詞長度：計算N字詞的N，1表示是單字詞、2表示是雙字詞。
• Remove Punctuations 刪除標點符號：將會刪除的標點符號，以正規表示法設定。
• Remove Numbers 移除數字：將會刪除阿拉伯數字(只限於半形數字)。
• Remove English 移除英文：將會刪除英文字(只限於半形英文)。
• Function Words 虛字：虛字列表，用空格分隔不同虛詞。
• Sentence Punctuations 句子的標點符號：分隔句子的標點符號。

對話分析：

• Prefix 對話句開頭的符號
• Suffix 對話句結尾的符號
• Question 問句包含的符號
• Exclamation 驚歎句包含的符號
• Discourse Punctuations 分隔對話句子的標點符號：。，、；：？！「」

文字雲設定：

• Only Display Top Frequency 文字雲僅顯示出現頻率前N名的詞彙
• Weight Factor 文字雲中的文字大小
• Canvas Size 文字雲繪圖範圍

結果分析：文本統計 / Result: Document Statistics

文本統計 / Document Statistics

• Text Length 文字的長度：文字總長度，不計算空格跟標點符號
• Different Words 不同的文字：N字詞的種類
• Entropy 亂度：不均度指標，越大表示字彙種類越多
• Simpson's Index 辛普森指標：不均度指標，越小表示字彙種類越多
• Sentence Count 句子的計算：句子數量
• Sentence Length Average 句子長度的平均數：句子平均長度
• Sentence Length Variance 句子長度的變異數：句子長度變異數。數字越大表示句子長度分佈差異越大
• Function Word Count 使用虛詞數量：虛字出現頻率
• Function Word Proportion 虛詞比例：虛字出現比例，算法是(虛字出現頻率/文字總長度)
• Discourse Count 對話次數
• Discourse Length Average 對話次數平均長度
• Discourse Length Variance 對話次數變異數

句子長度的次數分配表 / Sentences Length Distribution

• Sentence Count 句子數量
• Sentence Length Average 句子平均長度
• Sentence Length Variance 句子長度變異數。數字越大表示句子長度分佈差異越大

N字詞的次數分配表 / N-Length Words Distribution

• Different Words 字詞的種類：N字詞的種類
• Entropy 亂度：不均度指標，越大表示字彙種類越多
• Simpson's Index 辛普森指標：不均度指標，越大表示字彙種類越多
• N-Length Words Distribution N字詞的次數分配表

虛字分佈 / Function Words Distribution

• Function Word Count 使用虛詞數量：虛字出現頻率
• Function Word Proportion 虛詞比例：虛字出現比例，算法是(虛字出現頻率/文字總長度)
• Function Words Distribution 虛字的次數分配表

結果分析：語句分析 / Result: Discourse Analysis

整體分析 / Total Discourse

• Discourse Count 對話次數
• Discourse Length Average 對話次數平均長度
• Discourse Length Variance 對話次數變異數
• Discourse Total Length 對話次數總長度
• Discourse Proportion 對話次數比例

一般對話 / Normal Discourse

• Normal Discourse Count 一般對話次數
• Normal Discourse Length Average 一般對話次數平均長度
• Normal Discourse Length Variance 一般對話次數變異數
• Normal Discourse Total Length 一般對話次數總長度
• Normal Discourse Proportion 一般對話次數比例
• 一般對話的次數分配表

疑問句 / Question Discourse

• Question Discourse Count 疑問對話次數
• Question Discourse Length Average 疑問對話次數平均長度
• Question Discourse Length Variance 疑問對話次數變異數
• Question Discourse Total Length 疑問對話次數總長度
• Question Discourse Proportion 疑問對話次數比例
• 疑問句的次數分配表

驚歎句 / Exclamation Discourse

• Exclamation Discourse Count 驚歎句次數
• Exclamation Discourse Length Average 驚歎句次數平均長度
• Exclamation Discourse Length Variance 驚歎句次數變異數
• Exclamation Discourse Total Length 驚歎句次數總長度
• Exclamation Discourse Proportion 驚歎句次數比例
• 驚歎句的次數分配表

句子前的文字 / Neighbor Before

句子前出現文字的次數分配表，例如「楊過道」出現了兩次。

句子後的文字 / Neighbor After

句子後出現文字的次數分配表。

結果分析：文字雲 / Result: Word Cloud

最下面還有文字雲的顯示。因為「蟀」這個字在文章中出現了22字，所以這個字就出現在文字雲中心，而且特別的大。

資料複製 / Data Copy

為了方便大家取得資料做後續的分析，每個結果表格右上角都有「TABLE」跟「VALUE」的複製按鈕。前者按了之後就會複製下面的整個表格，後者只會複製值的部分。

這樣就可以方便你複製後貼到試算表工具進行後續的分析。

結語 / In closing

其實要做文本分析，不見得需要用到R或Python。簡單的這個JavaScript小程式，就可以將非結構化的文字量化成這麼多的數值指標了，非常有趣。

這個工具僅是為了我個人分析需求而撰寫，所以看起來有點亂 (順便練習使用Sementic UI)。雖然有想過要不要結合Chart.js直接繪製圖表，但其實它更適合把結果複製到試算表來整理，在試算表中畫圖表也比較容易。所以我使用clipboard.js做了許多的複製按鈕，方便大家整理資料。

如果不確定每個功能是做什麼用的，請把滑鼠放到「i」圖示上，就會顯示該功能的解釋。

其實這個功能是在去年年底我在進行一個分析時，為了方便合作者使用所做的一個工具，結果過了快一年，到現在才整理出來供大家使用。希望這個文字探勘的小工具可以幫助大家更容易解讀文本。

這篇文字探勘分析器寫到這裡就告一段落了。不知道這是不是你心目中的文字探勘呢？還是你對文字探勘有其他看法呢？我很想知道你對於這篇文章的看法，如果可以的話，歡迎在下面留言處與我分享你的想法，或是在AddThis分享工具按讚、分享我的文章到Facebook等社群媒體。感謝你的耐心閱讀，讓我們下次見囉。