SPSS Modelerには、テキストの処理に特化したノードがあります。 テキスト分析ノードは、高度な言語テクノロジーと自然言語処理（NLP）を使用した強力なテキスト分析機能を提供します。 構造化されていない多種多様なテキストデータを迅速に処理し、重要な概念を抽出することができる。 テキスト分析では、これらの概念を整理し、カテゴリーにグループ化することもできる。

組織内に保持されるおよそ 80% のデータは、テキスト ドキュメントの形式です (例: レポート、Web ページ、電子メール、コール センターのメモ)。 テキストは、組織が顧客の動向をより良く理解するための重要な要素です。 NLP を組み込むシステムは、複合句などのコンセプトを効率的に抽出できます。 さらに、基底となる言語の情報を使用して、コンセプトを製品、組織、人物など、意味や状況に応じて関連グループに分類できます。 その結果、情報のニーズに対する関連性を迅速に確認できます。 これらの抽出された概念やカテゴリは、人口統計などの既存の構造化データと組み合わせることができ、 SPSS Modelerのモデリングに適用することで、より的確で焦点を絞った意思決定を行うことができます。

言語学的なシステムは、知識に依存します。つまり、辞書に含まれている情報が多いほど、より高い品質の結果が得られます。 Text Analytics ノードには、用語や同義語の辞書、ライブラリー、テンプレートなど、各種の言語リソースが用意されています。 Text Analytics ノードにより、コンテキストに合わせて、これらの言語リソースの精度をさらに高めることができます。 言語リソースの調整はインタラクティブなプロセスで、正確なコンセプトの取得とカテゴリー化に必要です。 CRM およびゲノムなど、特定のドメインのカスタム テンプレート、ライブラリー、辞書も含まれています。

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