El nodo Análisis de enlaces de texto (TLA) incorpora tecnología de comparación de patrones a la extracción de conceptos de la minería de textos para identificar las relaciones entre los conceptos de los datos del texto en función de los patrones conocidos. Estas relaciones pueden describir la sensación de un cliente respecto a un producto, las empresas que están haciendo negocios juntas o hasta las relaciones entre genes o agentes farmacéuticos.

Por ejemplo, puede ser que no solo le interese conseguir el nombre de un producto de la competencia. Con este nodo, también puede saber lo que piensa la gente de este producto, si es que existen este tipo de opiniones en los datos. Las relaciones y las asociaciones se identifican y se extraen comparando patrones conocidos con los datos del texto.

Puede utilizar las reglas de patrones de TLA contenidas en determinadas plantillas de recursos que se suministran con Text Analytics o puede crear y editar las suyas propias. Las reglas de patrones están hechas de macros, listas de palabras y espacios entre palabras para formar una consulta booleana, o regla, que se compara con el texto de entrada. Cada vez que una regla de patrón de TLA coincide con el texto, este texto se puede extraer como un resultado de TLA y se puede reestructurar como datos de salida.

El nodo Análisis de enlaces de texto ofrece una forma más directa de identificar y extraer resultados de patrones de TLA del texto y, a continuación, añadir los resultados al conjunto de datos del flujo. Pero el nodo Análisis de enlaces de texto no es la única forma de realizar el análisis de enlaces de texto. También puede utilizar una sesión de Text Analytics Workbench en el nodo de modelado de Text Mining.

La salida se puede representar hasta en 6 ranuras o partes.

Encontrará este nodo en la sección Text Analytics de la paleta de nodos.

Requisitos. El nodo Análisis de enlaces de texto acepta datos de texto leídos en un campo utilizando un nodo Importar.

Puntos fuertes. El nodo Análisis de enlaces de texto va más allá de la extracción de conceptos básicos para proporcionar información sobre las relaciones entre conceptos, así como también opiniones relacionadas o calificadores que se pueden deducir de los datos.