Comment fournir un modèle d'extraction de concepts personnalisé (fichier LI) ?

Intégration d'un Modèle de Concepts Personnalisé (LITI) dans CAS

Le paramètre model (alias li) désigne une table CAS d'entrée contenant le modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). d'extraction de concepts (LI) défini par l'utilisateur. Si ce paramètre n'est pas spécifié, le modèleReprésentation mathématique entraînée sur des données pour capturer des tendances, prédire des résultats ou classifier des observations via des algorithmes (Régression, Forêt aléatoire, Gradient Boosting). de base est utilisé. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre model, consultez le paramètre commun castable (Form 1).

Schéma : Comment fournir un modèle d'extraction de concepts personnalisé (fichier LI) ?

Exemples pour l'action applyConcept

Application du modèle de concept de base
Schéma conceptuel de l'exemple : Application du modèle de concept de base

Cet exemple illustre l'extraction d'entités via l'action applyConcept. Sans paramètre model, le moteur NLP déploie son modèle LISI natif pour isoler types d'entités et faits structurés.

Extraction avancée avec filtrage de concepts et optimisation mémoire
Schéma conceptuel de l'exemple : Extraction avancée avec filtrage de concepts et optimisation mémoire

Cet exemple optimise l'action applyConcept : segmentation par chunks de 16 Ko, filtrage sélectif via dropConcepts et traçabilité des règles avec ruleMatchOut pour un scoring haute précision.