短い文章形式で書かれた 12,000 件のカスタマー レビューを含む CSV ファイルを使用して、感情分析を実行しています。CSV ファイルを Azure Machine Learning Studio に追加し、実験の開始点データセットとして構成します。Extract N-Gram Features from Text モジュールを実験に追加して、データセットのカスタマー レビュー列からキー フレーズを抽出します。
カスタマー レビュー テキストから新しい n-gram ディクショナリを作成し、n-gram の最大サイズを trigrams に設定する必要があります。
あなたは何を選ぶべきですか?回答するには、回答エリアで適切なオプションを選択します。
注: それぞれの正しい選択は 1 ポイントの価値があります。


正解:

Explanation:
語彙モード: 作成
語彙モードの場合、[作成] を選択して、n-gram 機能の新しいリストを作成していることを示します。
N グラムのサイズ: 3
[N グラム サイズ] には、抽出して保存する N グラムの最大サイズを示す数値を入力します。たとえば、3 と入力すると、ユニグラム、バイグラム、トリグラムが作成されます。
重み付け関数: 空欄のまま
オプションの重み関数は、語彙をマージまたは更新する場合にのみ必要です。2 つの語彙の用語とそのスコアを相互に重み付けする方法を指定します。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/extract-n-gram-features-from-text