Table Text Function 단계

설명

테이블: 텍스트 함수 단계는 각 행에서 함수가 읽는 열에 텍스트 함수를 적용하고, 그 결과를 소스 테이블의 복사본에 있는 새 열에 기록합니다. 함수가 읽는 열 중 어느 하나라도 NULL이면 결과는 NULL입니다.

소스 및 옵션

소스 테이블 및 출력 테이블 — 읽을 테이블과 기록할 테이블입니다.
함수 — 적용할 함수입니다. 양식에는 아래 두 표의 함수가 제공되며, 선택한 함수가 읽는 인수마다 역할에 맞는 이름이 붙은 열 필드가 하나씩 표시됩니다.
인수 열 — 함수가 읽는 열이며, 표에 나열된 순서대로 지정합니다. 모두 필수입니다.
출력 열 — 소스 복사본에 추가되는 열의 이름입니다.

함수	인수	결과
`levenshtein`	첫 번째 열, 두 번째 열	대/소문자를 구분하는 편집 거리(정수)
`soundex`	텍스트	텍스트
`json_format`	JSON	보기 좋게 정리된 JSON 텍스트
`json_field`	JSON, 경로	텍스트
`json_set_text`, `json_set_number`, `json_set_boolean`	JSON, 경로, 값	값이 설정된 JSON 텍스트
`regex_match`	텍스트, 패턴, 대/소문자 구분	참 또는 거짓
`regex_search`	텍스트, 패턴, 발생 횟수, 대/소문자 구분	위치(정수)
`regex_extract`	텍스트, 패턴, 발생 횟수, 대/소문자 구분	텍스트
`regex_replace`	텍스트, 패턴, 바꿀 텍스트, 대/소문자 구분	텍스트
`to_text_number`	숫자, 패턴	텍스트: DecimalFormat 방식의 패턴으로 쓴 숫자
`to_text_datetime`	날짜/시간, 패턴	텍스트: 날짜-시간 패턴으로 쓴 날짜
`parse_date`	텍스트, 패턴	날짜로 읽은 텍스트
`parse_datetime`	텍스트, 패턴	날짜-시간으로 읽은 텍스트

변환된 Savant 분석에는 이러한 함수가 포함될 수 있으며, 동일한 방식으로 실행됩니다. 양식에서 제공하지 않는 함수는 저장된 열을 표시하고 저장된 그대로 유지됩니다.

추가 함수

함수 목록에는 다음 함수도 제공됩니다. 변환된 KNIME 워크플로에서도 이러한 함수를 사용합니다.

함수	인수	결과
`damerau_levenshtein`, `hamming`, `lcs`	첫 번째 열, 두 번째 열	해당하는 편집 거리(정수)
`jaro`, `jaro_winkler`	첫 번째 열, 두 번째 열	1에서 유사도를 뺀 값이며, 텍스트가 같으면 0
`ngram_distance`	첫 번째 열, 두 번째 열	1에서 문자 바이그램의 Dice 계수를 뺀 값
`jaccard_tokens`, `dice_tokens`, `cosine_tokens`	첫 번째 열, 두 번째 열	1에서 두 텍스트의 단어 집합 유사도를 뺀 값이며, 어느 한쪽에 단어가 없으면 1
`java_compare`	첫 번째 열, 두 번째 열	Java의 `compareTo`가 반환하는 것과 같은, 처음으로 다른 문자들의 차이(정수)
`java_regex`	텍스트, 패턴, 바꿀 텍스트 (바꾸기 모드에서만)	열에서 읽은 Java 정규식: `matches` 및 `find` 모드에서는 참 또는 거짓, `extract` 및 `replace` 모드에서는 텍스트
`knime_count`	텍스트, 검색 텍스트	검색 텍스트가 나타나는 횟수(정수)
`knime_binomial`, `long_pow`	숫자 두 개	이항 계수 또는 정수 거듭제곱이며, 오버플로가 순환하는 64비트 연산으로 계산
`encode`, `decode`	텍스트	문자 집합으로 변환한 Base64 바이트로 나타낸 텍스트, 그리고 그 역변환
`url_encode`	텍스트	폼 값으로 퍼센트 인코딩한 텍스트이며, 공백은 `+`로 기록
`list_sort_numeric`	텍스트	구분된 텍스트로 저장된 목록을 숫자 값 기준으로 정렬한 결과
`geojson_to_wkt`	JSON, 경로	`$.a[0]` 같은 경로에 있는 GeoJSON 도형이며, 텍스트 자체인 경우 `$`, WKT로 반환
`json_patch_apply`	JSON	JSON Patch 또는 Merge Patch를 적용한 문서
`json_diff`	첫 번째 JSON, 두 번째 JSON	첫 번째 문서를 두 번째 문서로 바꾸는 JSON Patch
`json_schema_check`	JSON	문서가 JSON 스키마에 대해 가진 오류를 JSON으로 반환하며, 오류가 없으면 NULL
`json_normalize`	JSON	정규화된 JSON 텍스트로 나타낸 문서
`json_to_xml`, `xml_to_json`	문서	XML 또는 JSON으로 변환한 문서
`xml_well_formed`	XML	올바른 형식의 XML이면 해당 텍스트, 아니면 NULL
`xslt`	XML, 스타일시트	XSLT 스타일시트로 변환한 문서
`message_text`, `message_tool_calls`	JSON	AI 메시지의 텍스트 또는 해당 도구 호출을 JSON으로 반환

함수의 옵션은 function_options에서 설정합니다.

java_regex — mode: matches(기본값, 전체 텍스트), find(어디서든), extract(첫 번째 일치 항목의 group 그룹, 기본값 0) 또는 replace(일치하는 모든 항목). flags의 i는 대/소문자를 무시합니다.
knime_count — modifiers: i는 대/소문자를 무시하고, w는 공백 사이의 전체 단어를 셉니다.
encode 및 decode — charset은 Java 문자 집합 이름이며 기본값은 UTF-8입니다.
json_patch_apply — patch는 JSON Patch 배열 또는 Merge Patch 객체이고, merge는 Merge Patch이면 true이며, keep은 패치 테스트가 실패할 때 문서를 유지합니다.
json_schema_check — schema. fail은 오류를 반환하는 대신 첫 번째 오류에서 단계를 중지합니다.
json_normalize — comments는 /* */ 및 // 주석을 허용합니다. fail(기본값 true)은 JSON이 아닌 텍스트에서 단계를 중지하며, false이면 NULL을 반환합니다.
json_to_xml — root, item, typed, parent_keys, namespace, text_key, text_key_enabled. xml_to_json — text_key, comments, pis.
list_sort_numeric — separator. empty는 요소가 없는 목록에 기록할 텍스트이고, missing은 누락된 요소의 텍스트이며 맨 뒤로 정렬됩니다.

기본적으로 이 단계는 소스의 모든 열을 읽고, 모든 소스 열 다음에 출력 열을 기록합니다. 일부 열만 읽으려면 source_columns를 설정하고, 기록할 열을 선택하고 순서를 정하려면 target_columns(각 항목은 {source, target, dtype})를 설정합니다. 출력 열과 이름이 같은 대상 열은 그 자리를 대신하며, 지정한 데이터 형식을 가집니다.

Table Text Function 단계

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소스 및 옵션

추가 함수

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