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SAS Contextual Analysis

SAS Contextual Analysis 14.2

SAS Contextual Analysis 14.2は、SAS 9.4M4上で稼動し、新機能と拡張機能をいくつか備えています。
  • SAS Contextual Analysis 14.2では、プロジェクトデータに対するサポートにスウェーデン語が追加されました。
  • SAS Contextual Analysis 14.2 User’s Guideには、すべてのサポート言語の事前定義済みコンセプトの値が含まれています。
  • CLASSIFIERコンセプトルールの種類に、使用可能な場合は一致文字列の基準(完全)形を返すオプションが含まれるようになりました。
  • カテゴリスコアコードの新しいオプションを使用すると、自動的に生成されたルールから作成されたサブカテゴリを削除できます。
  • SAS Contextual Analysisプロジェクトライブラリに作成されるデータテーブルは、圧縮形式で書き込まれるようになりました。
詳細については、SAS Contextual Analysisの製品ドキュメントページを参照してください。

SAS Contextual Analysis 14.1

SAS Contextual Analysis 14.1は、SAS 9.4M3上で稼動し、新機能と拡張機能を備えたメジャー製品リリースです。SAS Contextual Analysis 14.1は、英語を含む13言語でプロジェクトデータのサポートを提供します。新しいプロジェクト機能を使用すると、SAS Contextual Analysisプロジェクトモデルのインポートやエクスポートを行い、他のユーザーとプロジェクトを共有できます。
カテゴリペインが再設計され、ドキュメント頻度カウントと、ルールの作成が可能なツリービューが含まれるようになりました。コンセプトおよびカテゴリルールは、サンプルテキストと対話的にテストできます。ルール作成について拡充されたドキュメントには、オンラインヘルプを介してアクセスできます。コンセプトタスクの新しいプロパティを使用すると、優先順位および大文字と小文字の区別をコンセプトルールに適用できます。トピックタスクの新しいプロパティを使用すると、用語の密度とトピックの生成数を指定できます。
ルールは現在HPBOOLRULEプロシジャを使用して生成されます。現在はプロジェクト処理中に複数のコアがアクセスされます。SAS Contextual Analysisによって生成されるスコアコードが修正されてSAS DS2プログラミング言語が含まれ、スレッド処理が有効になりました。

SAS Contextual Analysis 13.2

SAS Contextual Analysis 13.2は、SAS 9.4M2上で稼動し、拡張ユーザーインターフェイスを備えたメジャー製品リリースです。SAS Contextual Analysis 13.2では、さらに多くのSAS Text Minerのマシン学習機能と、SAS Enterprise Content Categorizationにおける分類および抽出のためのルールに基づく言語学的方法が組み込まれました。また、現在は、SAS Contextual Analysisで、SAS Enterprise Content Categorizationプロジェクトのインポートと、カスタムコンセプトの作成も可能です。生成されたカテゴリルールは、SAS Enterprise Content Categorizationカテゴリルール形式(MCAT)に従っており、フルサポートされます。ドキュメントレベルのセンチメントスコアリングが使用できるようになりました。コンセプト、センチメントおよびカテゴリのスコアコードの表示およびダウンロード機能により、モデルを活用して外部ドキュメントをスコアリングできます。さらに、ドキュメント表示、プロジェクトの作成と編集、およびプロパティページのインターフェイスが拡張されました。

SAS Contextual Analysis 12.3

SAS 9.4の新しい製品であるSAS Contextual Analysisは、SAS Text MinerとSAS Enterprise Content Categorizationの機能を単一ユーザーインターフェイスに組み合わせたWebベースの分類アプリケーションです。SAS Contextual Analysisを使用すると、自動的に入力ドキュメントセットを分類するモデルの作成、ドキュメント群のキーテキストデータの特定、無意味なテキストデータの削除、そのデータの分類、テキストベースデータの値を認識できるようにモデルのカスタマイズが行えます。
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最終更新: 2017/07/28