インターシステムズの自然言語処理 (NLP) の使用法
- Text Analytics (自然言語処理)
- コンセプトの概要
- NLP の実装
- サンプル・プログラムに関するメモ
- %Persistent オブジェクト・メソッドに関するメモ
- %iKnow と %SYSTEM.iKnow に関するメモ
- 必要なディスク容量と NLP グローバル
- 入力データ
- 出力構造
- 定数
- エラー・コード
- ドメイン・アーキテクト
- ドメイン・エクスプローラ
- インデックス作成結果
- REST インタフェース
- 手動による NLP 環境の作成
- プログラムによるテキスト・データのロード
- テキストのロード時のパフォーマンスに関する考慮事項
- NLP クエリ
- クエリのタイプ
- この章で説明するクエリ
- クエリ・メソッド・パラメータ
- ソースと文のカウント
- エンティティのカウント
- 上位エンティティのリスト
- CRC クエリ
- 類似エンティティのリスト
- 関連するエンティティのリスト
- パスのカウント
- 類似ソースのリスト
- ソースの要約
- ソースのサブセットのクエリ
- 意味的属性
- 語幹解析
- Skiplist
- ソースのフィルタ処理
- サポートされるフィルタ
- ソースの ID によるフィルタ処理
- フィルタ処理によるソースからのランダムな選択
- 文の数によるフィルタ処理
- エンティティ一致によるフィルタ処理
- インデックス作成日メタデータによるフィルタ処理
- ユーザ定義メタデータによるフィルタ処理
- SQL クエリによるフィルタ
- フィルタ・モード
- GroupFilter の使用による複数フィルタの組み合わせ
- テキスト・カテゴリ化
- 優位性と近似
- カスタム・メトリック
- スマート・マッチング ： ディクショナリの作成
- スマート・マッチング ： ディクショナリの使用
- ユーザ・インタフェース
- InterSystems IRIS 自然言語処理 (NLP) ツール
- iKnow Web サービス
- KPI とダッシュボード
- KPI 用語
- テキスト分析クエリを使用する KPI の定義
- 利用可能な KPI フィルタ
- KPI プロパティのオーバーライド
- 例
- KPI を表示するダッシュボードの作成
- ダッシュボードへのアクセス
- 関連項目
- NLP のカスタマイズ
- 言語の識別
- ドメイン・パラメータ