텍스트 마이닝 모델 너깃
노드 설정에서 직접 생성 옵션을 사용하여 개념 모델 너깃을 자동으로 생성하도록 텍스트 마이닝 노드를 실행할 수 있습니다. 또는 대화형 작성 모드를 사용하여 Text Analytics Workbench내에서 범주 모델 너깃을 생성하는 추가적인 탐색 접근 방식을 사용할 수 있습니다.
범주 모델 너깃
Text Analytics Workbench내에서 범주 모델을 생성할 때마다 텍스트 마이닝 범주 모델 너깃이 작성됩니다. 이 모델링 너깃은 범주 세트를 포함하고 있는데, 그의 정의는 개념, 유형, TLA 패턴 및/또는 범주 규칙으로 구성됩니다. 너깃은 설문조사 응답, 블로그 항목, 기타 웹 피드, 다른 모든 텍스트 데이터를 범주화하는 데 사용됩니다.
모델링 노드에서 Text Analytics Workbench 세션을 실행하는 경우, 카테고리 모델을 생성하기 전에 추출 결과를 탐색하고, 자원을 세분화하고, 카테고리를 미세 조정할 수 있습니다. 텍스트 마이닝 모델 너깃을 포함하는 플로우를 실행할 때 텍스트 마이닝 노드의 설정에서 선택한 작성 모드에 따라 새 필드가 데이터에 추가됩니다.
모델 너깃이 변환된 문서를 사용하여 생성된 경우, 스코어링은 변환된 언어로 수행됩니다. 마찬가지로, 모델 너깃이 언어로 영어를 사용하여 생성된 경우, 문서가 영어로 번역되므로 모델 너깃에서 번역 언어를 지정할 수 있습니다.
텍스트 마이닝 모델 너깃은 생성될 때 출력 분할창에 배치됩니다.
개념 모델 너깃
텍스트 마이닝 개념 모델 너깃은 노드 설정에서 직접 생성 옵션을 선택한 텍스트 마이닝 노드를 성공적으로 실행할 때마다 작성됩니다. 콜센터의 스크래치 패드 데이터와 같이 다른 텍스트 데이터에서 주요 개념을 실시간으로 발견하는 데 텍스트 마이닝 개념 모델 너깃을 사용하십시오.
개념 모델 너깃 자체는 유형에 지정된 개념의 목록으로 구성됩니다. 다른 데이터에 대한 스코어링을 위해 해당 모델에 있는 데이터의 일부 또는 전부를 선택할 수 있습니다. 텍스트 마이닝 모델 너깃을 포함하는 플로우를 실행하면 텍스트 마이닝 모델링 노드의 설정에서 선택한 작성 모드에 따라 새 필드가 데이터에 추가됩니다.
모델 너깃이 번역된 문서를 사용하여 생성된 경우, 스코어링은 번역된 언어로 수행됩니다. 마찬가지로, 모델 너깃이 언어로 영어를 사용하여 생성된 경우, 문서가 영어로 번역되므로 모델 너깃에서 번역 언어를 지정할 수 있습니다.
텍스트 마이닝 모델 너깃은 생성될 때 출력 분할창에 배치됩니다.