Text Topic Model (paso)
Descripción
Sección titulada «Descripción»El paso Text Topic Model descubre temas en una columna de texto. Es el equivalente de la herramienta correspondiente de Alteryx y se ejecuta en el motor de flujos de trabajo (las bibliotecas de ML, PLN y documentos se ejecutan en el trabajo del ejecutor).
Origen y opciones
Sección titulada «Origen y opciones»- Origen / Tablas de salida: los datos de entrada y dónde se escribe el resultado.
- Columna de texto, número de temas y tamaño del vocabulario.
Columnas
Sección titulada «Columnas»La pestaña Columnas asigna las columnas de entrada que pasan a la salida.
Nodos de procesamiento de texto de KNIME
Sección titulada «Nodos de procesamiento de texto de KNIME»En el grupo Nodo de procesamiento de texto de KNIME, elija un Nodo de texto de KNIME (node) para ejecutar con este paso uno de los nodos de procesamiento de texto de KNIME; por ejemplo, preprocess, tagger, bag_of_words, frequency, document_vector, keywords, topics, language o los nodos de incrustación. Los ajustes propios del nodo, como Columna de documento (document_column) y Columna de salida (output_column), aparecen junto a él en knime_config. Deje el nodo en (ninguno) para ejecutar los ajustes propios del paso. Un flujo de trabajo de KNIME convertido define las mismas claves.
En el grupo Tablas del nodo de KNIME, un nodo que lee una segunda tabla, como un diccionario, una lista de entidades o un vocabulario, lee la Segunda tabla de entrada (source_b) con las columnas de Columnas de la segunda tabla (source_b_columns). Un nodo con más salidas las escribe en las tablas enumeradas en Otras tablas de salida (targets), en orden.