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Text Sentiment 步骤为文本列的情感打分。它相当于对应的 Alteryx 工具,并在工作流引擎中运行(ML / NLP / 文档库在执行器作业中运行)。

文本列“Great product!”“Terrible service”情感为文本打分+ 分数 · 标签0.92 · 正面0.08 · 负面
Text Sentiment 步骤为文本列的每一行打分,添加一个数值情感分数,并可选地添加一个正面/负面的分类标签。
  • 源 / 输出表 — 输入数据以及写入结果的位置。
  • 文本列、情感阈值,以及是否输出分类标签。

在句子级别查找情感 会按标点将每条记录的文本拆分为句子,为每个句子打分,并返回这些分数的平均值,而不是整段文本的单一分数。它相当于对应的 Alteryx 选项,默认关闭。

这不会改变行数:一条记录输入,一条记录输出,分数为平均值。它只会在记录包含多个句子时改变结果:对于单句记录,各句的平均值 就是 整段文本的分数,因此两种设置一致。没有标点的文本会作为一个整体打分,因为没有可供拆分的句子边界。

列 选项卡将传递的输入列映射到输出。