Metinden Anahtar İfade ayıklama

Önemli

Machine Learning Stüdyosu (klasik) desteği 31 Ağustos 2024'te sona erecektir. Bu tarihe kadar Azure Machine Learning'e geçmenizi öneririz.

1 Aralık 2021'den başlayarak artık yeni Machine Learning Stüdyosu (klasik) kaynakları oluşturamayacaksınız. 31 Ağustos 2024'e kadar mevcut Machine Learning Stüdyosu (klasik) kaynaklarını kullanmaya devam edebilirsiniz.

• Makine öğrenmesi projelerini ML Studio'dan (klasik) Azure Machine Learning.
• Daha fazla bilgi Azure Machine Learning.

ML Stüdyosu (klasik) belgeleri kullanımdan kaldırılacak ve gelecekte güncelleştirilmeyecektir.

Verilen metinden anahtar ifadeleri ayıklar

Kategori: Metin Analizi

Not

Uygulama: Machine Learning Studio (yalnızca klasik)

Benzer sürükle ve bırak modülleri tasarımcıda da Azure Machine Learning kullanılabilir.

Modüle genel bakış

Bu makalede, bir metin sütununu önceden işlemek için Machine Learning Studio'da (klasik) Metinden Anahtar İfade Ayıklama modülünün nasıl kullanımı açıklanmıştır. Modül, doğal dil metni sütunuyla bir veya daha fazla anlamlı tümcecik ayıklar. Tümcecik tek bir sözcük, bileşik bir undan veya değiştiriciden ve bir de bir lüten olabilir.

Bu modül, anahtar ifade ayıklama için doğal dil işleme API'lerine bir sarmalayıcıdır. Tümcecikler, çeşitli nedenlerle cümle bağlamında anlamlı olabilecek şekilde analiz edilir:

• Tümcecik, cümlenin konusunu yakalar.
• Tümcecik, yaklaşıma işaret ediyor olan değiştirici ve birun birleşimini içerir.

Örneğin, analiz cümlenin şöyle olduğunu varsayalım: "Benzersiz bir dekora ve personele sahip, kalmak için harika bir oteldi."

Metinden Anahtar tümcecikleri Ayıklama modülü şu anahtar ifadeleri iade ediyor olabilir:

• harika otel
• friendly staff
• benzersiz dekor

Metinden Anahtar İfade Ayıklamayı Yapılandırma

Anahtar ifadeleri ayıklamak için metin sütununa sahip bir veri kümesine bağlanmanız gerekir.

1. Machine Learning Studio'da (klasik) denemenize Metinden Anahtar İfade Ayıklama modülünü ekleyin. Ardından, en az bir tam metin sütunu olan bir veri kümesine bağlanın.

2. Anahtar ifadeleri ayıklamak üzere dize türünde bir sütun seçmek için Sütun Seçici'yi kullanın.

3. Dil için tümcecikleri analiz etmek için bir dil seçin. Bir dil belirtirsiniz, yalnızca hedef dildeki tümcecikler çıkış olarak gelir.

4. Metin sütununda birden çok dilde tümcecikler varsa sütunlarda tanımlanan Dil seçeneğini belirleyin. Veri kümeniz içinde dil tanımlayıcısı içeren bir sütun seçmenize olanak sağlayan yeni bir sütun seçici görüntülenir. Dil tanımlayıcısı dil adı veya Iso6391 kültür tanımlayıcısı olabilir. Örneğin, "İngilizce" veya "en" kabul edilebilir.

   İpucu

   Metinden Anahtar İfadeLeri Ayıkla modülünü çalıştırmadan önce, her satırdaki dili tanımlamak ve tanımlayıcıyı sizin için oluşturmak için Dilleri Algıla modülünü kullanın. Dil tanımlayıcısı sütununda Metinden Anahtar İfade Ayıklama tarafından desteklenen diller varsa bir hata oluştu.

Sonuçlar

Modülün çıktısı, virgülle ayrılmış anahtar ifadelerden bir sütun içeren bir veri kümesidir.

Örneğin, aşağıdaki örnek sonuçlar birden çok dilde inceleme içeren bir giriş veri kümesine yöneliktir:

Anahtar İfadeler
novel,novel book,good book,adventure story,avalanche of events,good characters
primerio,personajes,fan,aventura,isla

• Tüm çıkış tümcecikleri tek bir sütunda yer almaktadır; başka bir sütun geçirlanmaz ve tanımlayıcı eklenmez. Ancak çıkış tümceciklerini kaynak metinle hizalamak için Sütun Ekle modülünü kullanarak çıkış tümceciklerini girişle yeniden bir arada kullanabilirsiniz .

• Anahtar ifade ayıklamanın çıkışı, tek tek tümceciklerin diline bayrak asmaz.

• Anahtar İfade Ayıklama modülü tarafından desteklenen bir dil dahil edilirse bir hata oluşur (0039). Hataları önlemek için, uyumsuz bir dil tanımlayıcısına sahip giriş metnini filtreleyenin.

  Başka dillerin çok az satırı varsa, dil tanımlayıcısını atlayarak ve tek bir dil seçimi kullanarak tüm metinleri analiz ederek hatayı ön alabilirsiniz. Ancak, diğer dillerdeki tümceler tek bir anahtar ifade olarak çıkış olabileceği için sonuçlar çok kötü olur.

Örnekler

Aşağıdaki örnek, anahtar ifadeleri ayıklamak ve ardından tümceciklerden bir sözcük bulutu oluşturmak için bu modülün nasıl kullanılası gösterir: Anahtar İfadeleri Ayıklama ve Word Bulutlarını Göster

Daha fazla Azure Yapay Zeka Galerisi kullanarak metin işleme örnekleri için bkz. Machine Learning.

Teknik notlar

Bu modül şu anda aşağıdaki dilleri desteklemektedir:

• Felemenkçe
• İngilizce
• Fransızca
• Almanca
• İtalyanca
• İspanyolca

Ek diller için Metin Analizi API'sini Azure Bilişsel Hizmetler. Daha fazla bilgi için, bkz. How to extract key phrases in Metin Analizi

Beklenen girişler

Ad	Tür	Description
Veri kümesi	Veri Tablosu	İşlenecek metni içeren tablo.

Modül parametreleri

Ad	Tür	Aralık	İsteğe Bağlı	Varsayılan	Description
Kültür dili sütunu	ColumnSelection		language:Sütun dil içeriyor		Kültür dili bilgilerini içeren sütunun adı veya tek tabanlı dizini
Metin sütunu	ColumnSelection		Gerekli		Metin sütunlarının adı veya tek tabanlı dizini.
Dil	T_Language	İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Felemenkçe, Almanca, İtalyanca, Sütun dil içeriyor	Gerekli	İngilizce	İşlenecek metnin dilini seçin.

Çıkışlar

Ad	Tür	Description
Sonuç veri kümesi	Veri tablosu	Ayıklanan anahtar tümceleri

Özel durumlar

Özel durum	Description
Hata 0003	Bir veya daha fazla giriş null veya boş olduğunda özel durum oluşur.
Hata 0010	Giriş veri kümelerinde eşleşmesi gereken ancak olmayan sütun adları varsa özel durum oluşur.
Hata 0016	Modüle geçirilen giriş veri kümelerinin uyumlu sütun türleri olması, ancak bunu olmaması durumunda özel durum oluşur.
Hata 0008	Parametre Aralık içinde değilse özel durum oluşur.

Studio (klasik) modüllerine özgü hataların listesi için bkz. Machine Learning hata kodları.

apı özel durumlarının listesi için bkz. Machine Learning REST API hata kodları.

Ayrıca bkz.

Metin Analizi
A-Z modül listesi