Text Topic Model
Descrição
Seção intitulada “Descrição”O passo Text Topic Model descobre tópicos numa coluna de texto. É o equivalente da ferramenta correspondente do Alteryx e é executado no motor de fluxos de trabalho (as bibliotecas de ML / PLN / documentos são executadas na tarefa do executor).
Origem e opções
Seção intitulada “Origem e opções”- Origem / Tabelas de saída — os dados de entrada e o local onde o resultado é escrito.
- Coluna de texto, número de tópicos e dimensão do vocabulário.
Colunas
Seção intitulada “Colunas”O separador Colunas mapeia as colunas de entrada transmitidas 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 este passo um dos nós de processamento de texto do KNIME — por exemplo preprocess, tagger, bag_of_words, frequency, document_vector, keywords, topics, language ou os nós de embeddings. As definições do próprio nó, como Coluna de documento (document_column) e Coluna de saída (output_column), aparecem ao lado em knime_config. Deixe o nó como (nenhum) para executar as definições do próprio passo. Um fluxo de trabalho 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 escreve-as nas tabelas listadas em Outras tabelas de saída (targets), por ordem.