Calculer le poids d'un mot dans chaque message - 7.3

Apprentissage automatique (Machine learning)
Version
7.3
Language
Français
Product
Talend Big Data
Talend Big Data Platform
Talend Data Fabric
Talend Real-Time Big Data Platform
Module
Studio Talend
Content
Création et développement > Systèmes tiers > Composants Machine Learning
Gouvernance de données > Systèmes tiers > Composants Machine Learning
Qualité et préparation de données > Systèmes tiers > Composants Machine Learning
Last publication date
2024-02-22
Déprécié·e

Procédure

  1. Double-cliquez sur le tModelEncoder nommé tf pour ouvrir sa vue Component.
  2. Répétez les opérations décrites précédemment dans la configuration du tModelEncoder nommé Tokenizer pour ajouter la colonne sms_tf_vect de type Vector dans le schéma de sortie et définissez la transformation comme dans l'image ci-dessus.
    Dans cette transformation, le tModelEncoder utilise HashingTF pour convertir les SMS transformés en vecteurs de caractéristiques de longueur fixe (15 dans ce scénario) afin de refléter l'importance d'un mot dans chaque SMS.