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).
Comment fournir un modèle d'extraction de concepts personnalisé (fichier LI) ?
Intégration d'un Modèle de Concepts Personnalisé (LITI) dans CAS
Exemples pour l'action applyConcept
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
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.
Conseil de l'Expert
En tant que consultant, je vous recommande de toujours vérifier la validité et le chargement effectif de votre table contenant le modèle compilé (fichier LITI) en mémoire avant de lancer vos processus de scoring à grande échelle. Sous SAS Viya 4, le moteur d'analyse textuelle s'attend à ce que le modèle soit une table CAS prête à l'emploi. Si votre modèle a vocation à être partagé entre plusieurs projets ou équipes, stockez-le dans une Caslib globale (comme Public ou ModelStore) et assurez-vous qu'il a été compilé avec le même paramètre linguistique (locale) que les documents que vous allez analyser.
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