Text Topic Modelステップ

説明

Text Topic Model ステップは、テキスト列からトピックを検出します。対応するAlteryxのツールに相当し、ワークフローエンジンで実行されます（ML、NLP、ドキュメント用のライブラリは、エグゼキュータージョブで実行されます）。

ソースとオプション

ソース / 出力テーブル — 入力データと、結果の書き込み先。
テキスト列、トピック数、および語彙サイズ。

列

列タブで、出力に渡す入力列をマッピングします。

KNIMEテキスト処理ノード

KNIME テキスト処理ノード グループで KNIME テキストノード（node）を選択すると、KNIMEのテキスト処理ノードの1つをこのステップで実行できます。たとえば、preprocess、tagger、bag_of_words、frequency、document_vector、keywords、topics、language、または埋め込みノードです。ドキュメント列（document_column）や 出力列（output_column）など、ノード自身の設定は、knime_config にその横に表示されます。ノードを （なし） のままにすると、ステップ自身の設定が実行されます。変換されたKNIMEワークフローでも、同じキーが設定されます。

KNIME ノードのテーブル グループでは、辞書、エンティティリスト、語彙など、2つ目のテーブルを読み取るノードは、2 つ目の入力テーブル（source_b）を、2 つ目のテーブルの列（source_b_columns）の列で読み取ります。追加の出力を持つノードは、それらを その他の出力テーブル（targets）に列挙されたテーブルに、順番に書き込みます。