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04_​KNIMEのJupyterを使用してドキュメントを埋め込む

KNIMEのJupyterを使用してドキュメントを埋め込むこのワークフローは、KNIME内からJupyter notebookで定義された機能の使用を示しています。 一連のドキュメントのトピックモデルを構築した後、Jupyter notebookのPython関数を使用して、2Dスペースへドキュメントを埋め込みます。 埋め込みは、t-SNEアルゴリズムのscikit-learnの実装を使用して行われます。KNIME拡張機能の要件： - Textprocessing - KNIME Python ScriptingPython Scripting integrationは、scikit-learnとjupyterがインストールされたPython環境を使用するように構成する必要があります。 データを読み込んでトピックモデルを構築 可視化 t-SNE tSNEを使用して埋め込むトピックモデルを構築コレクション列の生成色の割り当て一致した行を抽出内部結合可視化ドキュメントの読込みランダムに10行抽出前処理 Python Script (1⇒1)(deprecated) Topic Extractor(Parallel LDA) Create CollectionColumn Color Manager ReferenceRow Filter Joiner Interactivevisualization Table Reader Pick 10 randomqueries Preprocessdocuments KNIMEのJupyterを使用してドキュメントを埋め込むこのワークフローは、KNIME内からJupyter notebookで定義された機能の使用を示しています。 一連のドキュメントのトピックモデルを構築した後、Jupyter notebookのPython関数を使用して、2Dスペースへドキュメントを埋め込みます。 埋め込みは、t-SNEアルゴリズムのscikit-learnの実装を使用して行われます。KNIME拡張機能の要件： - Textprocessing - KNIME Python ScriptingPython Scripting integrationは、scikit-learnとjupyterがインストールされたPython環境を使用するように構成する必要があります。 データを読み込んでトピックモデルを構築 可視化 t-SNE tSNEを使用して埋め込むトピックモデルを構築コレクション列の生成色の割り当て一致した行を抽出内部結合可視化ドキュメントの読込みランダムに10行抽出前処理 Python Script (1⇒1)(deprecated) Topic Extractor(Parallel LDA) Create CollectionColumn Color Manager ReferenceRow Filter Joiner Interactivevisualization Table Reader Pick 10 randomqueries Preprocessdocuments

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Created by: jeany
Created at: 2018-06-13
On NodePit since: 2021-08-07
Last update: 2024-11-18
Created with KNIME version: v4.3.3

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