Text Topic Model
Beschreibung
Abschnitt betitelt „Beschreibung“Der Schritt Text Topic Model ermittelt Themen in einer Textspalte. Er entspricht dem passenden Alteryx-Tool und läuft in der Workflow-Engine (die ML-, NLP- und Dokumentbibliotheken laufen im Executor-Job).
Quelle & Optionen
Abschnitt betitelt „Quelle & Optionen“- Quelle / Ausgabetabellen — die Eingabedaten und das Ziel, in das das Ergebnis geschrieben wird.
- Textspalte, Anzahl der Themen und Vokabulargröße.
Spalten
Abschnitt betitelt „Spalten“Die Registerkarte Spalten ordnet die Eingabespalten zu, die in die Ausgabe durchgereicht werden.
KNIME-Textverarbeitungsknoten
Abschnitt betitelt „KNIME-Textverarbeitungsknoten“Wählen Sie in der Gruppe KNIME-Textverarbeitungsknoten einen KNIME-Textknoten (node), um mit diesem Schritt einen der Textverarbeitungsknoten von KNIME auszuführen — zum Beispiel preprocess, tagger, bag_of_words, frequency, document_vector, keywords, topics, language oder die Embedding-Knoten. Die eigenen Einstellungen des Knotens, etwa Dokumentspalte (document_column) und Ausgabespalte (output_column), erscheinen neben ihm in knime_config. Lassen Sie den Knoten auf (keine), um die eigenen Einstellungen des Schritts auszuführen. Ein konvertierter KNIME-Workflow setzt dieselben Schlüssel.
Ein Knoten, der in der Gruppe KNIME-Knotentabellen eine zweite Tabelle liest, etwa ein Wörterbuch, eine Entitätenliste oder ein Vokabular, liest die Zweite Eingabetabelle (source_b) mit den Spalten aus Spalten der zweiten Tabelle (source_b_columns). Ein Knoten mit weiteren Ausgaben schreibt sie der Reihe nach in die Tabellen, die in Weitere Ausgabetabellen (targets) aufgeführt sind.