Transformação Extração de Termos
A transformação Extração de Termos extrai termos de texto em uma coluna de entrada de transformação e grava os termos em uma coluna de saída de transformação. A transformação trabalha apenas com texto em inglês e usa seu próprio dicionário de inglês e informações linguísticas sobre o inglês.
Você pode usar a transformação Extração de Termos para descobrir o conteúdo de um conjunto de dados. Por exemplo, texto que contém mensagens de email pode fornecer comentários úteis sobre produtos, possibilitando o uso da transformação Extração de Termos para extrair os tópicos de discussão nas mensagens, como forma de analisar os comentários.
A transformação Extração de Termos só pode extrair substantivos, frases apenas nominais, tanto substantivos quanto frases nominais. Um substantivo é um substantivo único; uma frase nominal são pelo menos duas palavras, das quais uma é um substantivo e a outra é um substantivo ou um adjetivo. Por exemplo, se a transformação usar a opção só substantivos, extrai termos como bicicleta e paisagem; se a transformação usar a opção de frase nominal, extrai termos como bicicleta azul nova, capacete de bicicleta e bicicletas encaixotadas.
Não são extraídos artigos e pronomes. Por exemplo, a transformação Extração de Termos extrai o termo bicicleta do texto a bicicleta, minha bicicleta e aquela bicicleta.
A transformação Extração de Termos normaliza palavras de forma que as versões de palavras com inicial em maiúscula ou normal não sejam tratadas como termos diferentes. Por exemplo, no texto Você vê muitas bicicletas em Seattle e Bicicletas são azuis, bicicletas e Bicicletas são reconhecidas como o mesmo termo e a transformação só mantém bicicleta. Substantivos próprios e palavras que não estão listadas no dicionário interno não são normalizados.
A transformação Extração de Termos também reduz substantivos para extrair apenas a forma singular de um substantivo. Por exemplo, a transformação extrai o homem de homens, rato de ratos, e bicicleta de bicicletas. A transformação usa seu dicionário para reduzir os substantivos. Gerúndios são tratados como substantivos caso estejam no dicionário.
A transformação Extração de Termos só pode trabalhar com texto em uma coluna que tenha ou DT_WSTR ou o tipo de dados DT_NTEXT. Se uma coluna contiver texto, mas não tiver um desses tipos de dados, a transformação Conversão de Dados pode adicionar uma coluna com tipo de dados DT_WSTR ou DT_NTEXT para o fluxo de dados e copiar os valores da coluna para a nova coluna. A saída da transformação Conversão de Dados pode, então, ser usada como entrada para a transformação Extração de Termos. Para obter mais informações, consulte Transformação Conversão de Dados.
A transformação Extração de Termos gera uma contagem para cada termo que extrai. A contagem pode ser um valor de TFIDF ou a frequência bruta, significando o número de vezes que o termo normalizado aparece na entrada. Nesse caso, a contagem é representada por um número real que é maior do que 0. Por exemplo, a pontuação de TFIDF poderia ter o valor 0.5 e a frequência seria um valor como 1.0 ou 2.0.
Além disso, a transformação Extração de Termos pode referir-se a uma coluna em uma tabela que contenha termos de exclusão, significando termos que a transformação não deve considerar ao extrair termos de um conjunto de dados. Isso é útil quando um conjunto de termos já foi identificado como inconsequente em um negócio específico e na indústria, porque o termo ocorre com uma frequência tão alta que se torna uma palavra de ruído. Por exemplo, ao extrair termos de um conjunto de dados que contém informações de apoio ao cliente sobre uma marca específica de carros, a própria marca poderá ser excluída porque a marca é mencionada com muita frequência e significativa. Portanto, os valores na lista de exclusão devem ser personalizados conforme o conjunto de dados com o qual está trabalhando.
Quando você acrescenta um termo à lista de exclusão, todos os termos - palavras ou frases nominais - que contenham o termo são também excluídos. Por exemplo, se a lista de exclusão inclui a apenas a palavra dados então, todos os termos que contenham essa palavra, como dados, mineração de dados, integridade de dados e validade de dados também serão excluídos. Se você quiser excluir apenas compostos que contenham a palavra dados, será necessário adicionar esses termos compostos explicitamente na lista de exclusão. Por exemplo, se você quiser extrair incidências de dados, mas excluir validação de dados, você adicionaria validação de dados à lista de exclusão e teria certeza de que o termo dados seria removido da lista de exclusão.
A tabela de referência deve ser uma tabela em um SQL Server 2000, um SQL Server ou uma base de dados do Access. A transformação Extração de Termos utiliza uma conexão OLE DB separada para conectar-se à tabela de referência. Para obter mais informações, consulte Gerenciador de conexões OLE DB.
A transformação Extração de Termos trabalha em um modo completamente pré-protegido. No momento da execução, a transformação Extração de Termos lê os termos de exclusão da tabela de referência e os armazena em sua memória privada antes que processe qualquer linha de entrada de transformação.
Se os termos extraídos forem gravados em uma tabela, eles podem ser usados por outra transformação de pesquisa como a Pesquisa de Termos , Pesquisa Difusa e transformações de Pesquisa.
A saída da transformação Extração de Termos inclui apenas duas colunas. Uma coluna contém os termos extraídos e a outra coluna contém a pontuação. Os nomes-padrão das colunas são Term e Score. Como a coluna de texto na entrada pode conter múltiplos termos, a saída da transformação Extração de Termos geralmente tem mais linhas que a entrada.
A transformação Extração de Texto utiliza algoritmos internos e modelos estatísticos para gerar seus resultados. Você pode ter que executar a transformação Extração de Termos várias vezes e examinar os resultados para configurar a transformação, a fim de gerar o tipo de resultados que funcione para sua solução para filtragem de texto.
A transformação Extração de Termos tem uma entrada normal, uma saída e uma saída de erros.
Extraindo termos do texto
Para extrair termos do texto, a transformação Extração de Termos executa as seguintes tarefas.
Marcando o texto
Primeiro, a transformação Extração de Termos identifica palavras executando as seguintes tarefas:
Separando o texto em palavras usando espaços, quebras de linha e outros delimitadores vocabulares da língua inglesa. Por exemplo, sinais de pontuação tais como ? e * são caracteres delimitadores de palavras.
Preservando palavras que estão conectadas por hífens ou sublinhadas. Por exemplo, as palavras protegido por cópia e somente leitura permanecem como uma palavra simples.
Mantendo intactos os acrônimos que incluem pontos. Por exemplo, a Empresa A.B.C seria simbolizada por ABC e Empresa.
Separando palavras com caracteres especiais. Por exemplo, a palavra data/hora é extraída como data e hora, (bicicleta) como bicicleta, e C# é tratado como C. Caracteres especiais são descartados e não podem ser interpretados como palavras.
Reconhecendo quando caracteres especiais como o apóstrofo não devem separar palavras. Por exemplo, a palavra bicicletas não é separada em duas palavras e resulta no termo simples bicicleta (substantivo).
Separando expressões de tempo, expressões monetárias, endereços de email e endereços postais. Por exemplo, a data 31 de janeiro de 2004 é separada em três marcas janeiro, 31e 2004.
Marcando palavras
Segundo, a transformação Extração de Termos marca as palavras como uma das seguintes classes gramaticais:
Um substantivo na forma singular. Por exemplo, bicicleta e batata.
Um substantivo na forma plural. Por exemplo, bicicletas e batatas. Todos os substantivos plurais que não são objetivados estão sujeitos a reduzirem-se à forma do radical.
Um substantivo próprio na forma singular. Por exemplo, abril e Peter.
Um substantivo próprio na forma plural. Por exemplo abris e Peters. Para um substantivo próprio ficar sujeito a reduzir-se à forma de radical, ele deve ser uma parte do léxico interno, que esteja limitado a palavras da língua inglesa padrão.
Um adjetivo. Por exemplo, azul.
Um adjetivo comparativo que compara dois termos. Por exemplo, mais alto e mais alto.
Um adjetivo superlativo que identifica um termo que tem uma qualidade acima ou abaixo do nível de pelo menos dois outros. Por exemplo, o mais alto e o mais alto.
Um número. Por exemplo, 62 e 2004.
Palavras que não sejam nenhuma destas classes gramaticais estão descartadas. Por exemplo, verbos e pronomes estão descartados.
.gif "Observação") Observação |
|---|
A marcação de classes gramaticais é baseada em um modelo estatístico e a marcação pode não ser completamente precisa |
Se a transformação Extração de Termos for configurada para só extrair substantivos, apenas as palavras que estiverem marcadas como formas singulares ou plurais de substantivos e os substantivos próprios são extraídos.
Se a transformação Extração de Termos for configurada para só extrair frases nominais, as palavras que estiverem marcadas como substantivos, substantivos próprios, adjetivos e numerais podem ser combinadas para formar uma frase nominal, mas a frase deve incluir ao menos uma palavra que esteja marcada como uma forma singular ou plural de um substantivo ou um substantivo próprio. Por exemplo, a frase nominal a montanha mais alta combina uma palavra marcada como um adjetivo superlativo (mais alta) e uma palavra marcada como substantivo (montanha).
Se Extração de Termos for configurada para extrair tanto substantivos quanto frases nominais, aplicam-se tanto as regras para substantivos quanto as regras para frases nominais. Por exemplo, a transformação extrai bicicleta e bonita bicicleta azul do texto muitas bicicletas azuis bonitas.
| Observação |
|---|
Os termos extraídos continuam sujeitos ao tamanho máximo de termos e ao limite de frequência que a transformação utiliza. |
Reduzindo palavras
Terceiro, a transformação Extração de Termos reduz palavras a sua forma do dicionário como mostrado nestes exemplos usando o dicionário interno à transformação Extração de Termos.
Removendo s de substantivos. Por exemplo, bicicletas torna-se bicicleta.
Removendo es de substantivos. Por exemplo, histórias torna-se história.
Recuperando a forma singular de substantivos irregulares a partir do dicionário. Por exemplo, gansos torna-se ganso.
Normalizando palavras
A transformação Extração de Termos normaliza termos que só aparecem com inicial em maiúscula por causa de sua posição em uma oração e, ao invés disso, utiliza a forma sem inicial em minúscula. Por exemplo, nas orações Cachorros perseguem bolas e caminhos de Montanha são íngremes, seriam normalizadas Cachorros e Montanha para cachorro e montanha.
Usando a normalização sensível ao uso de maiúsculas
A transformação Extração de Termos pode ser configurada para considerar palavras com inicial minúscula e maiúscula ou como termos distintos, ou como variantes diferentes do mesmo termo.
Se a transformação for configurada para reconhecer diferenças de maiúsculas ou minúsculas, termos como Método e método são extraídos como dois termos distintos. Nunca são normalizadas palavras com inicial em maiúscula que não sejam a primeira palavra em uma oração, sendo marcadas como substantivos próprios.
Se a transformação for configurada para ser sensível a iniciais maiúsculas e minúsculas, termos como Método e método são reconhecidos como variantes de um único termo. A lista de termos extraídos poderia incluir ou Método ou método, dependendo de qual palavra ocorra primeiro no conjunto de dados de entrada. Se Método estiver com inicial em maiúscula apenas porque é a primeira palavra em uma oração, é extraído na forma normalizada.
Oração e limites de vocábulos
A transformação Extração de Termos separa o texto em orações que usam os caracteres seguintes como limites de oração:
Caracteres 0x0d de quebra de linha ASCII (retorno de carro) e 0x0a (avanço de linha). Para usar esse caractere como um limite de orações, deve haver dois ou mais caracteres de quebra de linha consecutivos.
Hífens (-). Para usar esse caractere como um limite de orações, nem o caractere à esquerda nem à direita do hífen pode ser uma letra.
Sublinhado (_). Para usar esse caractere como um limite de orações, nem o caractere à esquerda nem à direita do hífen pode ser uma letra.
Todos os caracteres de Unicode que sejam menores ou iguais a 0x19, ou maiores ou iguais a 0x7b.
Combinações de números, sinais de pontuação e caracteres alfabéticos. Por exemplo, A23B#99 retorna o termo A23B.
Os caracteres, %, @, &, $, #, *, :, ;, ., , , !, ?, <, >, +, =, ^, ~, |, \, /, (, ), [, ], {, }, “ e ‘.
ObservaçãoAcrônimos que incluem um ou mais pontos (.) não são separados em várias sentenças.
A transformação Extração de Termos separa a sentença em palavras usando o seguinte limite de palavra:
Espaço
Tabulação
ASCII 0x0d (retorno de carro)
ASCII 0x0a (alimentação de linha)
ObservaçãoSe um apóstrofo estiver em uma palavra que seja uma contração, como we're ou it's, a palavra será quebrada até o apóstrofo; caso contrário, as letras que seguem o apóstrofo serão cortados. Por exemplo, we're é divido em we e 'ré, e bicycle’s é cortada para bicicleta.
Configurando a transformação Extração de Termos
Você pode definir propriedades por meio do Designer do SSIS ou programaticamente.
Para obter mais informações sobre as propriedades que podem ser definidas na caixa de diálogo Editor de Transformação Extração de Termos, clique em um dos seguintes tópicos:
Para obter mais informações sobre as propriedades que podem ser definidas na caixa de diálogo Editor Avançado ou programaticamente, clique em um dos seguintes tópicos:
Para obter mais informações sobre como definir propriedades, consulte Como definir as propriedades de um componente de fluxo de dados.
|
.gif "Ícone do Integration Services (pequeno)")
Fique atualizado com o Integration Services