Transformation für Ausdrucksextrahierung
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung extrahiert Ausdrücke aus Text in einer Transformationseingabe und schreibt die Ausdrücke dann in eine Transformationsausgabespalte. Diese Transformation ist nur mit englischem Text kompatibel und verwendet ein eigenes englisches Wörterbuch und linguistische Informationen für Englisch.
Mit der Transformation für Ausdrucksextrahierung können Sie den Inhalt eines Datasets ermitteln. Beispielsweise kann Text, der E-Mail-Nachrichten enthält, nützliches Feedback zu Produkten bereitstellen, damit Sie mit der Transformation für Ausdrucksextrahierung die betreffenden Themen in den Nachrichten extrahieren und auf diese Weise das Feedback analysieren können.
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung kann Nomen und/oder nominale Ausdrücke extrahieren. Ein Nomen ist ein einzelnes Nomen. Ein nominaler Ausdruck besteht aus mindestens zwei Wörtern, von denen eines ein Nomen und das andere ein Nomen oder Adjektiv ist. Wenn z. B. die Transformation nur Nomen extrahiert, werden Ausdrücke wie bicycle und landscape extrahiert. Wenn dagegen nominale Ausdrücke extrahiert werden, werden Ausdrücke wie new blue bicycle, bicycle helmet und boxed bicycles extrahiert.
Artikel und Pronomen werden nicht extrahiert. Beispielsweise extrahiert die Transformation für Ausdrucksextrahierung den Ausdruck bicycle aus dem Text the bicycle, my bicycle und that bicycle.
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung normalisiert Wörter, damit die großgeschriebene und die kleingeschriebene Version von Wörtern nicht als unterschiedliche Ausdrücke behandelt werden. Beispielsweise werden im Text You see many bicycles in Seattle und Bicycles are blue die Wörter bicycles und Bicycles als derselbe Ausdruck erkannt, und die Transformation behält nur bicycle bei. Eigennamen und Wörter, die nicht im internen Wörterbuch aufgelistet sind, werden nicht normalisiert.
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung leitet für Nomen den Wortstamm ab, damit nur der Singular eines Nomens extrahiert wird. Beispielsweise extrahiert die Transformation man aus men, mouse aus mice und bicycle aus bicycles. Diese Transformation verwendet das interne Wörterbuch zum Ableiten des Wortstammes. Gerundien werden als Nomen behandelt, wenn sie im Wörterbuch vorhanden sind.
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung kann nur mit Text in einer Spalte vom Datentyp DT_WSTR oder DT_NTEXT verwendet werden. Wenn eine Spalte Text enthält, aber keinen dieser Datentypen aufweist, kann mit der Transformation für Datenkonvertierung dem Datenfluss eine Spalte vom Datentyp DT_WSTR oder DT_NTEXT hinzugefügt werden, und die Spaltenwerte können in die neue Spalte kopiert werden. Die Ausgabe von der Transformation für Datenkonvertierung kann dann als Eingabe für die Transformation für Ausdrucksextrahierung verwendet werden. Weitere Informationen finden Sie unter Transformation für Datenkonvertierung.
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung generiert für jeden extrahierten Ausdruck ein Ergebnis. Das Ergebnis kann ein TFIDF-Wert oder die Häufigkeit sein, mit der der normalisierte Ausdruck in der Ausgabe auftritt. In beiden Fällen wird das Ergebnis durch eine reelle Zahl dargestellt, die größer als 0 ist. Beispielsweise könnte das TFIDF-Ergebnis den Wert 0.5 und die Häufigkeit den Wert 1.0 oder 2.0 aufweisen.
Optional kann die Transformation für Ausdrucksextrahierung auf eine Spalte in einer Tabelle verweisen, die Ausschlussausdrücke enthält. Dabei handelt es sich um Ausdrücke, die von der Transformation beim Extrahieren von Ausdrücken aus einem Dataset ausgelassen werden sollen. Dies ist hilfreich, wenn bereits mehrere Ausdrücke in einer bestimmten Branche als belanglos identifiziert wurden. Dies ist normalerweise der Fall, wenn der Ausdruck so häufig vorkommt, dass er zu einem Füllwort wird. Wenn Sie z. B. Ausdrücke aus einem Dataset extrahieren, das Informationen zum Kundendienst für eine bestimmte Automarke enthält, könnte der Markenname selbst ausgeschlossen werden, weil er zu häufig erwähnt wird und deshalb bedeutungslos ist. Deshalb müssen die Werte in der Ausschlussliste an das von Ihnen verwendete Dataset angepasst werden.
Wenn Sie der Ausschlussliste einen Ausdruck hinzufügen, werden alle Ausdrücke – Wörter oder Substantivausdrücke –, die den Ausdruck enthalten, ebenfalls ausgeschlossen. Enthält die Ausschlussliste beispielsweise das einzelne Wort Daten, werden alle Ausdrücke, die dieses Worte enthalten, wie z. B. data, data mining, data integrity und data validation, ebenfalls ausgeschlossen. Wenn Sie nur zusammengesetzte Wörter ausschließen wollen, die das Wort data enthalten, müssen Sie diese zusammengesetzten Wörter explizit zur Ausschlussliste hinzufügen. Wenn Sie beispielsweise Vorkommen von data extrahieren, aber data validation ausschließen wollen, fügen Sie data validation der Ausschlussliste hinzu, und stellen Sie sicher, dass data aus der Ausschlussliste entfernt wird.
Bei der Verweistabelle muss es sich um eine Tabelle in einer Datenbank von SQL Server 2000, SQL Server 2005 oder Access oder um eine Excel-Kalkulationstabelle handeln. Die Transformation für Ausdrucksextrahierung verwendet eine separate OLE DB-Verbindung, um eine Verbindung mit der Verweistabelle herzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter OLE DB-Verbindungs-Manager.
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung wird im vollständigen Zwischenspeicherungsmodus ausgeführt. Zur Laufzeit liest die Transformation für Ausdrucksextrahierung die Ausschlussausdrücke aus der Verweistabelle und speichert sie im privaten Arbeitsspeicher, bevor Transformationseingabezeilen verarbeitet werden.
Wenn die extrahierten Ausdrücke in eine Tabelle geschrieben werden, können sie von anderen Transformationen zum Suchen, wie z. B. Transformationen für Ausdruckssuche, Transformationen für Fuzzysuche und Transformationen für Suche, verwendet werden.
Die Ausgabe der Transformation für Ausdrucksextrahierung schließt nur zwei Spalten ein. Eine Spalte enthält die extrahierten Ausdrücke, und die andere Spalte enthält das Ergebnis. Die Standardnamen der Spalten lauten Term und Score. Da die Textspalte in der Eingabe mehrere Ausdrücke enthalten kann, weist die Ausgabe der Transformation für Ausdrucksextrahierung in der Regel mehr Zeilen als die Eingabe auf.
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung verwendet interne Algorithmen und statische Modelle zum Generieren der Ergebnisse. Möglicherweise müssen Sie die Transformation für Ausdrucksextrahierung mehrmals ausführen und die Ergebnisse überprüfen, um die Transformation so zu konfigurieren, dass für Ihre Text Mining-Lösung die gewünschten Ergebnisse generiert werden.
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung weist eine reguläre Eingabe, eine Ausgabe und eine Fehlerausgabe auf.
Extrahieren von Ausdrücken aus Text
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung führt die folgenden Tasks aus, um Ausdrücke aus Text zu extrahieren.
Analysieren der Wörter im Text
Zunächst identifiziert die Transformation für Ausdrucksextrahierung Wörter durch Ausführen der folgenden Tasks:
- Untergliedern von Text in Wörter, indem Leerzeichen, Zeilenumbrüche und sonstige Worttrennzeichen aus der englischen Sprache verwendet werden. Beispielsweise sind Satzzeichen wie ? und : Zeichen zum Trennen von Wörtern.
- Beibehalten von Wörtern, die durch Bindestriche oder Unterstriche verbunden sind. Beispielsweise bleiben die Wörter copy-protected und read-only als ein einziges Wort erhalten.
- Beibehaltung von Akronymen, die Punkte enthalten. Die A.B.C Company würde beispielsweise in die Token ABC und Company zerlegt.
- Aufteilen von Wörtern bei Sonderzeichen. Beispielsweise wird das Wort date/time als date und time extrahiert, (bicycle) als bicycle, und C# wird als C behandelt. Sonderzeichen werden ignoriert und können nicht lexikalisiert werden.
- Erkennen, wann Sonderzeichen, wie z. B. das Apostroph, Wörter nicht teilen sollten. Beispielsweise wird das Wort bicycle's nicht in zwei Wörter geteilt, und ergibt einen einzelnen Ausdruck bicycle (Substantiv).
- Teilen von Zeitausdrücken, Währungsausdrücken, E-Mail-Adressen und Anschriften. Beispielsweise wird das Datum January 31, 2004 in die drei Tokens January, 31 und 2004 unterteilt.
Kennzeichnen von Wörtern
Im zweiten Schritt kennzeichnet die Transformation für Ausdrucksextrahierung Wörter als eine der folgenden Wortarten:
- Ein Nomen im Singular. Beispielsweise bicycle und potato.
- Ein Nomen im Plural. Beispielsweise bicycles und potatoes. Für alle Nomen im Plural, die nicht lemmatisiert sind, wird der Wortstamm abgeleitet.
- Ein Eigenname im Singular. Beispielsweise April und Peter.
- Ein Eigenname im Plural. Beispielsweise Aprils und Peters. Damit für einen Eigennamen die Wortstammerkennung ausgeführt wird, muss er im internen Lexikon vorhanden sein, das auf englische Standardwörter begrenzt ist.
- Ein Adjektiv. Beispielsweise blue.
- Ein Komparativadjektiv, das zwei Dinge vergleicht. Beispielsweise higher und taller.
- Ein Superlativadjektiv, mit dem etwas identifiziert wird, das eine höhere oder niedrigere Qualität im Vergleich zu mindestens zwei anderen Dingen hat. Beispielsweise highest und tallest.
- Eine Zahl. Beispielsweise 62 und 2004.
Wörter, die nicht zu diesen Wortarten gehören, werden verworfen. Beispielsweise werden Verben und Pronomen verworfen.
.gif "ms141809.note(de-de,SQL.90).gif") Hinweis: |
|---|
| Das Kennzeichnen von Wortarten basiert auf einem statistischen Modell und ist möglicherweise nicht hundertprozentig genau. |
Falls die Transformation für Ausdrucksextrahierung so konfiguriert ist, dass nur Nomen extrahiert werden, werden nur die Wörter extrahiert, die als Singular oder Plural von Nomen und Eigennamen gekennzeichnet sind.
Falls für die Transformation für Ausdrucksextrahierung so konfiguriert ist, dass nur nominale Ausdrücke extrahiert werden, werden Wörter, die als Nomen, Eigennamen, Adjektive und Zahlen gekennzeichnet werden, möglicherweise zu einem nominalen Ausdruck kombiniert. Der Satz muss jedoch mindestens ein Wort enthalten, das als Singular oder Plural eines Nomens oder Eigennamens gekennzeichnet ist. Beispielsweise kombiniert der nominale Ausdruck highest mountain ein als Superlativadjektiv (highest) und ein als Nomen (mountain) gekennzeichnetes Wort.
Falls für die Transformation für Ausdrucksextrahierung so konfiguriert ist, dass sowohl Nomen als auch nominale Ausdrücke extrahiert werden, gelten die Regeln für Nomen sowie die Regeln für nominale Ausdrücke. Die Transformation extrahiert beispielsweise bicycle und beautiful blue bicycle aus dem Text many beautiful blue bicycles.
| Hinweis: |
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| Für die extrahierten Ausdrücke gilt weiterhin die maximale Ausdruckslänge und der Häufigkeitsschwellenwert, die bzw. der von der Transformation verwendet wird. |
Wortstammerkennung
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung erkennt den Wortstamm von Wörtern, wie in diesen Beispielen gezeigt, an ihrer Wörterbuchform und verwendet das interne Wörterbuch der Transformation für Ausdrucksextrahierung.
- Entfernen von s von Substantiven. Beispielsweise wird bicycles zu bicycle.
- Entfernen von es von Substantiven. Beispielsweise wird stories zu story.
- Abrufen des Singulars für unregelmäßige Nomen aus dem Wörterbuch. Beispielsweise wird geese zu goose.
Normalisieren von Wörtern
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung normalisiert Ausdrücke, die nur aufgrund ihrer Stellung im Satz groß geschrieben werden und verwendet stattdessen die Kleinschreibung. In den Sätzen Dogs chase balls und Mountain paths are steep würden z. B. Dogs und Mountain in dog und mountain normalisiert.
Verwenden der Normalisierung mit Beachtung der Groß-/Kleinschreibung
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung kann so konfiguriert werden, dass kleingeschriebene und großgeschriebene Wörter als unterschiedliche Ausdrücke oder als unterschiedliche Varianten desselben Ausdrucks betrachtet werden.
- Wenn für die Transformation die Beachtung der Groß-/Kleinschreibung konfiguriert ist, werden Ausdrücke wie Method und method als zwei unterschiedliche Ausdrücke extrahiert. Großgeschriebene Wörter, die nicht das erste Wort in einem Satz sind, werden niemals normalisiert und werden als Eigennamen gekennzeichnet.
- Wenn die Transformation so konfiguriert ist, dass die Groß-/Kleinschreibung nicht beachtet werden soll, werden Ausdrücke wie Method und method als Varianten eines einzelnen Ausdrucks erkannt. Die Liste der extrahierten Ausdrücke kann Method oder method einschließen, je nachdem, welches Wort zuerst im Eingabedataset vorkommt. Falls Method nur großgeschrieben ist, weil es sich um das erste Wort in einem Satz handelt, wird es in normalisierter Form extrahiert.
Satz- und Wortgrenzen
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung trennt Text in Sätze, wobei die folgenden Zeichen als Satzgrenzen verwendet werden:
- ASCII-Zeilenumbruchzeichen 0x0d (Wagenrücklauf) und 0x0a (Zeilenvorschub). Um dieses Zeichen als Satzgrenze zu verwenden, müssen mindestens zwei Zeilenumbruchzeichen in einer Zeile vorhanden sein.
- Bindestriche (–). Um dieses Zeichen als Satzgrenze zu verwenden, darf weder das Zeichen links noch das Zeichen rechts vom Bindestrich ein Buchstabe sein.
- Unterstrich (_). Um dieses Zeichen als Satzgrenze zu verwenden, darf weder das Zeichen links noch das Zeichen rechts vom Bindestrich ein Buchstabe sein.
- Alle Unicode-Zeichen kleiner oder gleich 0x19 oder größer oder gleich 0x7b.
- Kombinationen aus Zahlen, Satzzeichen und Buchstaben. Beispielsweise gibt A23B#99 den Ausdruck A23B zurück.
- Die Zeichen %, @, &, $, #, *, :, ;, ., , , !, ?, <, >, +, =, ^, ~, |, \, /, (, ), [, ], {, }, " und '.Hinweis:
Akronyme, die mindestens einen Punkt (.) einschließen, werden nicht in mehrere Sätze getrennt.
Die Transformation für Ausdrucksextrahierung trennt dann den Satz in Wörter, wobei die folgenden Wortgrenzen verwendet werden:
- Leerzeichen
- Tabulator
- ASCII 0x0d (Wagenrücklauf)
- ASCII 0x0a (Zeilenvorschub)Hinweis:
Falls ein Apostroph in einem Wort vorkommt und einen Widerspruch darstellt, wie z. B. we're oder it's, wird das Wort am Apostroph getrennt. Ansonsten werden die Buchstaben nach dem Apostroph gekürzt. Beispielsweise wird we're in we und 're aufgeteilt, und bicycle's wird auf bicycle gekürzt.
Konfigurieren der Transformation für Ausdrucksextrahierung
Eigenschaften können Sie mit dem SSIS-Designer oder programmgesteuert festlegen.
Klicken Sie auf eines der folgenden Themen, um weitere Informationen zu den Eigenschaften zu erhalten, die Sie im Dialogfeld Transformations-Editor für Ausdrucksextrahierung festlegen können:
- Transformations-Editor für Ausdrucksextrahierung (Registerkarte Ausdrucksextrahierung)
- Transformations-Editor für Ausdrucksextrahierung (Registerkarte Ausschluss)
- Transformations-Editor für Ausdrucksextrahierung (Registerkarte Erweitert)
Klicken Sie auf eines der folgenden Themen, um weitere Informationen zu den Eigenschaften zu erhalten, die Sie im Dialogfeld Erweiterter Editor oder programmgesteuert festlegen können:
Klicken Sie auf eines der folgenden Themen, um weitere Informationen zum Festlegen von Eigenschaften zu erhalten:
- Vorgehensweise: Festlegen der Eigenschaften einer Datenflusskomponente mithilfe eines Komponenten-Editors
- Vorgehensweise: Festlegen der Eigenschaften einer Datenflusskomponente im Eigenschaftenfenster
- Vorgehensweise: Festlegen der Eigenschaften einer Datenflusskomponente mithilfe des erweiterten Editors
Siehe auch
Konzepte
Transformation für Ausdruckssuche
Transformation für Fuzzysuche
Transformation zum Suchen
Erstellen eines Paketdatenflusses
SQL Server Integration Services-Transformationen