インターシステムズの自然言語処理 (NLP) の使用法 コンセプトの概要 シンプルな使用事例 NLP とは何か NLP が識別する論理テキスト・ユニット スマート・インデックス作成 スマート・マッチング 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 アーキテクトへのアクセス ドメインの作成 モデル要素 保存、コンパイル、およびビルド 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 Swagger REST 操作 手動による NLP 環境の作成 NLP ドメイン InterSystems NLP 構成 InterSystems NLP ユーザ・ディクショナリ プログラムによるテキスト・データのロード ローダ リスタ リストとロードの例 ドメイン・コンテンツの更新 仮想ソースのロード ロードされたソース・データのコピーとインデックス再作成 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 属性が機能するしくみ :マーカ用語と属性拡張 属性データへのアクセス サポートされる属性 否定 時間、期間、および頻度 測定 感情 確実性 汎用属性 語幹解析 語幹解析の構成 語幹取得のメソッド 語幹の使用 Skiplist skiplist の作成 skiplist をサポートするクエリ 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 テキスト・カテゴリ化の実装 トレーニング・セットとテスト・セットの確立 プログラムによるテキスト分類子の構築 テキスト分類子のテスト UI を使用したテキスト分類子の構築 テキスト分類子の使用 優位性と近似 意味的優位性 語義的な近似 カスタム・メトリック カスタム・メトリックの実装 タイプおよびターゲット メトリックのコピー スマート・マッチング : ディクショナリの作成 ディクショナリ構造とマッチングの概要 ディクショナリの作成 ディクショナリのリストおよびコピー ディクショナリ構造の拡張 スマート・マッチング : ディクショナリの使用 ディクショナリ・マッチングの仕組み 文字列のマッチング ソースのマッチング マッチング・プロファイルの定義 ユーザ・インタフェース NLP ユーザ・インタフェースの表示方法 抽象ポータル 抽象ソース・ビューワ ロード・ウィザード ドメイン・エクスプローラ 基本ポータル インデックス作成結果 マッチング結果 InterSystems IRIS 自然言語処理 (NLP) ツール NLP シェル・インタフェース NLP データ・アップグレード・ユーティリティ iKnow Web サービス 利用可能な Web サービス NLP Web サービスの使用法 例 NLP Web サービスと主要な NLP API の比較 関連項目 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 カスタム・リスタ カスタム・プロセッサ カスタム・コンバータ 言語の識別 自動言語識別の構成 自動言語識別の使用 自動言語識別のオーバーライド 言語固有の問題 ドメイン・パラメータ