Transformers FME: 2025.0

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NLPClassifier

NLPTrainer

Entraîne un modèle de classification de traitement de langage naturel (TLN, ou NLP pour Natural Language Processing) basé sur les spécifications de l'utilisateur et les données fournies.

NLPTrainer s'attend à recevoir en entrée des données balisées, chaque entité portant un texte et une étiquette uniques. Un prétraitement de ces données d'apprentissage peut être nécessaire, et le Transformer AttributeCreator peut être utile pour cela. Sur la base de l'ensemble des données d'apprentissage et des entités NLP (types spécifiques d'informations sur le texte) que l'utilisateur spécifie, un modèle sera alors créé et écrit dans un fichier *.fmd (FME MoDel). Le Transformer compagnon de celui-ci, NLPClassifier, utilise ces fichiers *.fmd pour effectuer une classification du langage naturel, en classant les textes dans les catégories étiquetées dans les données d'apprentissage.

Notes

  • Pour plus d'informations sur le traitement du langage naturel avec FME, consultez la documentation du Transformer compagnon NLPClassifier.

Configuration

Ports d'entrée

Ports de sortie

Paramètres

Éditer les paramètres des Transformers

Les paramètres du Transformer peuvent être définis en saisissant directement des valeurs, en utilisant des expressions ou en faisant référence à d'autres éléments de l'espace de travail tels que des valeurs d'attributs ou des paramètres utilisateur. Divers éditeurs et menus contextuels sont disponibles pour vous aider. Pour voir ce qui est disponible, cliquez sur à côté du paramètre concerné.

Pour plus d'information, consulter la section Options des Transformers.

Références

Comportement

Basé sur des entités

Stockage des entités

Oui

Dépendances  
Alias  
Historique Implémenté dans FME 2019.0

FME Community

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