07_​N-gramによる感情分析(分類) (1)

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このワークフローでは、csvファイルからテキストデータを読み込み、その文字列をドキュメントに変換します。ドキュメントはフィルタリングやステミング処理などの前処理を行います。前処理は、「Preprocessing」メタノードで行われます。Feature Creationメタノードでは、2種類の特徴セットとドキュメントベクトルが作成されます。ベクトルの上のセットは単一の単語の特徴のみを含み、ベクトルの下のセットは単一の単語と2-gramの特徴を含みます。

ドキュメントベクトルが作成された後、感情クラスが抽出され、2つの予測モデルが構築され、スコアリングされます。1つは単一単語の特徴のみに基づいたモデル、もう1つは単一単語と2-gramの特徴に基づいたモデルです。それぞれのモデルをROC曲線ノードで比較します。

URL: Sentiment Analysis with N-Grams http://www.knime.org/blog/sentiment-analysis-with-n-grams

Nodes

• Column Rename3 ×
• Category To Class2 ×
• Column Filter2 ×
• Decision Tree Learner2 ×
• Decision Tree Predictor2 ×
• Document Vector2 ×
• Joiner2 ×
• NGram Creator2 ×
• Reference Row Filter2 ×
• Row Filter2 ×
• Scorer2 ×
• String To Term2 ×
• Partitioning2 ×
• Table Row to Variable2 ×
• Bag Of Words Creator1 ×
• Case Converter1 ×
• Column Resorter1 ×
• Concatenate1 ×
• Extract Table Dimension1 ×
• Google Authenticator1 ×
• Google Sheets Connection1 ×
• Google Sheets Reader1 ×
• GroupBy1 ×
• Java Edit Variable1 ×
• N Chars Filter1 ×
• Number Filter1 ×
• Punctuation Erasure1 ×
• ROC Curve (JavaScript)1 ×
• Snowball Stemmer1 ×
• Stop Word Filter1 ×
• Strings To Document1 ×
• TF1 ×
• Table Creator1 ×
• Term To String1 ×

Extensions

• FeatureKNIME Base nodes
• FeatureKNIME JavaScript Views
• FeatureKNIME Javasnippet
• FeatureKNIME Textprocessing

Links

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