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从文本中提取 N 元特征组件参考

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本文介绍 Azure 机器学习设计器中的一个组件。 使用“从文本中提取 N 元特征”组件可以特征化非结构化文本数据。

“从文本中提取 N 元特征”组件的配置

该组件支持以下使用 N 元字典的方案：

创建新的 N 元语法字典

  1. 将“从文本中提取 N 元特征”组件添加到管道，并连接包含要处理的文本的数据集。

  2. 使用“文本列”选择包含要提取的文本的字符串类型列。 由于结果冗长，一次只能处理一个列。

  3. 将“词汇模式”设置为“创建”，以指示你正在创建 N 元语法特征的新列表 。

  4. 设置“N 元语法大小”，以指示要提取和存储的 N 元语法的最大大小。

    例如，如果输入 3，则将创建一元语法、双元语法和三元语法。

  5. 加权函数指定如何构建文档特征向量以及如何从文档中提取词汇。

    • 二进制权重：将二进制状态值分配给提取的 N 元语法。 如果文档中存在 N 元语法，则其值为 1；否则为 0。

    • TF 权重：将词频 (TF) 分数分配给提取的 N 元语法。 每个 N 元语法的值是其在文档中的出现频率。

    • IDF 权重：将反转文件频率 (IDF) 分数分配给提取的 N 元语法。 每个 N 元语法的值是语料库大小的对数除以其在整个语料库中的出现频率。

      IDF = log of corpus_size / document_frequency

    • TF-IDF 权重：将词频/反转文件频率 (TF/IDF) 分数分配给提取的 N 元语法。 每个 N 元语法的值是其 TF 分数乘以其 IDF 分数。

  6. 将“最小字长”设置为可以在 N 元语法的任意单字中使用的最小字符数。

  7. 使用“最大字长”设置可在 N 元语法的任意单字中使用的最大字符数。

    默认情况下，每个字或令牌最多可包含 25 个字符。

  8. 使用“最小 N 元语法文件绝对频率”来设置 N 元语法字典中包含的任何 N 元语法所需的最小出现次数。

    例如，如果使用默认值 5，则任何 N 元语法都必须在语料库中至少出现 5 次，才会被包含在 N 元语法字典中。

  9. 将“最大 N 元语法文件比率”设置为包含一种特定 N 元语法的行数占语料库中总行数的最大比率。

    例如，比率为 1，则表示即使每行中都有特定的 N 元语法，也可以将 N 元语法添加到 N 元语法字典中。 通常，将每一行中都出现的字视为干扰词，需将其删除。 若要筛选掉领域相关干扰词，请尝试降低此比率。

    重要

    特定字的出现率不一致。 它因文件而异。 例如，如果要分析有关特定产品的客户评论，则产品名的频率可能会非常高且接近干扰词，但它在其他上下文中是一个重要的术语。

  10. 选择选项“标准化 N 元语法特征向量”以标准化特征向量。 如果启用此选项，则每个 N 元语法特征向量除以其 L2 范数。

  11. 提交管道。

使用现有的 N 元语法字典

  1. 将“从文本中提取 N 元特征”组件添加到管道，并将包含要处理的文本的数据集连接到“数据集”端口。

  2. 使用“文本列”选择包含要抽取特征的文本的文本列。 默认情况下，该组件会选择字符串类型的所有列。 为了获得最佳结果，请一次处理一个列。

  3. 添加已保存的数据集，其中包含之前生成的 N 元语法字典，并将其连接到“输入词汇”端口。 还可以连接“从文本中提取 N 元特征”组件的上游实例的“结果词汇”输出。

  4. 对于“词汇模式”，请从下拉列表中选择“只读”更新选项 。

    “只读”选项表示输入词汇的输入语料库。 按原样应用输入词汇中的 N 元语法权重，而不是从新文本数据集（左侧输入）计算词频。

    提示

    如果要对文本分类器进行评分，请使用此选项。

  5. 对于所有其他选项，请参阅上一节中的属性说明。

  6. 提交管道。

构建使用 N 元语法的推理管道来部署实时终结点

一个训练管道包含“从文本提取 N 元语法特征”和用于对测试数据集进行预测的“评分模型”，该管道采用以下结构 ：

提取 N 元语法训练管道示例

圈住的“从文本中提取 N 元特征”组件的“词汇模式”为“创建”，连接到“评分模型”组件的组件的“词汇模式”为“只读” 。

成功提交上面的训练管道后，可以将圈住组件的输出注册为数据集。

注册数据集

然后便可创建实时推理管道。 创建推理管道后，需要进行手动调整，如下所示：

推理管道

然后，提交推理管道并部署实时终结点。

结果

“从文本中提取 N 元特征”组件创建两种类型的输出：

  • 结果数据集：此输出总结了与提取的 N 元语法结合的经分析文本。 未在“文本列”选项中选择的列选项将传递到输出。 对于分析的每一列文本，该组件会生成以下列：

    • N 元实例矩阵：该组件为整个数据集中找到的每个 N 元特征生成一列，并在每列中添加一个分数以指示该行的 N 元权重。

  • 结果词汇：词汇包含实际的 N 元语法字典，以及在分析过程中生成的词频分数。 可保存数据集，以便重用于另一组输入，或用于稍后更新。 还可以重用词汇进行建模和评分。

结果词汇

词汇包含 N 元语法字典，还包含在分析过程中生成的词频分数。 无论其他选项如何，都将生成 DF 和 IDF 分数。

  • ID：为每个唯一 N 元语法生成的标识符。
  • nGram：N 元语法。 空格或其他断字符将替换为下划线字符。
  • DF：原始语料库中 N 元语法的词频分数。
  • IDF：原始语料库中 N 元语法的反转文件频率分数。

可以手动更新此数据集，但可能会引入错误。 例如：

  • 如果该组件在输入词汇中发现具有相同键的重复行，则会引发错误。 请确保词汇中任意两行都不具有相同的字。
  • 词汇数据集的输入架构必须完全匹配，包括列名和列类型。
  • ID 列和 DF 列必须是整数类型 。
  • IDF 列必须是浮点类型。

注意

请不要将数据输出直接连接到“训练模型”组件。 应删除自由文本列，以免它们被馈送到训练模型。 否则，自由文本列将被视为分类特征。

后续步骤

请参阅 Azure 机器学习可用的组件集。