Text Topic Model
Descrição
Seção intitulada “Descrição”A etapa Text Topic Model descobre tópicos em uma coluna de texto. É o equivalente da ferramenta correspondente do Alteryx e é executada no mecanismo do fluxo de trabalho (as bibliotecas de ML, PLN e documentos são executadas no job executor).
Origem e opções
Seção intitulada “Origem e opções”- Origem / Tabelas de saída — os dados de entrada e o local onde o resultado é gravado.
- Coluna de texto, número de tópicos e tamanho do vocabulário.
Colunas
Seção intitulada “Colunas”A guia Colunas mapeia as colunas de entrada repassadas para a saída.
Nós de processamento de texto do KNIME
Seção intitulada “Nós de processamento de texto do KNIME”No grupo Nó de processamento de texto do KNIME, escolha um Nó de texto do KNIME (node) para executar com esta etapa um dos nós Text Processing do KNIME — por exemplo preprocess, tagger, bag_of_words, frequency, document_vector, keywords, topics, language ou os nós de incorporação. As configurações do próprio nó, como Coluna de documento (document_column) e Coluna de saída (output_column), aparecem ao lado dele em knime_config. Deixe o nó como (nenhum) para executar as configurações da própria etapa. Um fluxo de trabalho do KNIME convertido define as mesmas chaves.
No grupo Tabelas do nó do KNIME, um nó que lê uma segunda tabela, como um dicionário, uma lista de entidades ou um vocabulário, lê a Segunda tabela de entrada (source_b) com as colunas de Colunas da segunda tabela (source_b_columns). Um nó com outras saídas as grava nas tabelas listadas em Outras tabelas de saída (targets), em ordem.