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QUESTION / RÉPONSE

How can I optimize the performance of the `applyConcept` action, especially with large documents or complex models?

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Réponse

To improve performance, especially when using the CLAUS_n operator, you can use a two-step process. First, run `applyConcept` with the `parseTableOut` parameter to save the pre-parsed documents to a CAS table. Then, in a subsequent run, use this table as input via the `parseTableIn` parameter to avoid re-parsing the text.
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applyCategory
textRuleScore

Die Aktion `applyCategory` wendet ein vordefiniertes Kategoriemodell (eine MCO-Datei) auf Textdaten an, um diese zu kategorisieren. Sie identifiziert und klassifiziert Dokumente basierend auf den im Modell definierten Regeln. Diese Aktion ist entscheidend für das Scoring von Texten, bei dem es darum geht, relevante Kategorien basierend auf dem Inhalt automatisch zuzuweisen. Sie kann auch detaillierte Informationen über die Übereinstimmungen ausgeben, die zur Kategorisierung geführt haben, was für die Validierung und Feinabstimmung der Regeln nützlich ist.

applyConcept
textRuleScore

Führt die Konzeptextraktion unter Verwendung eines Konzeptextraktionsmodells (LI-Datei) durch. Diese Aktion ermöglicht es, vordefinierte linguistische Regeln auf einen Textkorpus anzuwenden, um relevante Konzepte zu identifizieren und zu extrahieren. Sie ist ein wesentlicher Bestandteil der Textanalyse in SAS Viya und wird häufig für Aufgaben wie die Inhaltskategorisierung, die Extraktion von Entitäten und die Stimmungsanalyse verwendet.

applyConcept
textRuleScore

Realiza la extracción de conceptos utilizando un modelo de extracción de conceptos (archivo LITI). Esta acción, parte del conjunto de acciones 'Text Analytics Rule Score', aplica un modelo de concepto LITI compilado a una tabla CAS de entrada para identificar y extraer conceptos definidos en el modelo. Es fundamental para el análisis de texto no estructurado, permitiendo la identificación de entidades, temas o cualquier patrón textual predefinido.