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QUESTION / RÉPONSE

Comment peut-on optimiser les performances lors du traitement de grands documents ou de l'utilisation de l'opérateur CLAUS_n ?

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Réponse

Pour améliorer les performances, vous pouvez utiliser le paramètre 'parseTableOut' pour sauvegarder les documents pré-analysés dans une table CAS. Ensuite, dans un appel ultérieur de l'action, utilisez cette table comme entrée via le paramètre 'parseTableIn' pour éviter de ré-analyser le texte.
Action technique liée

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Voir aussi

applyConcept
textRuleScore

The applyConcept action performs concept extraction using a predefined or custom concept extraction model (a LITI file). It is part of the Text Analytics Rule Score action set, which provides tools for linguistic rule scoring for categorization, concept extraction, and sentiment analysis. This action processes an input text document or a table of documents and identifies occurrences of concepts defined in the model, outputting detailed match information.

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.