短い文章形式で書かれた 12,000 件の顧客レビューを含む 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。テキストからの N-Gram 特徴抽出モジュールを実験に追加して、データセットの顧客レビュー列からキー フレーズを抽出します。
顧客レビューのテキストから新しい n-gram 辞書を作成し、最大 n-gram サイズを 3 文字に設定する必要があります。
何を選択すればよいですか? 回答するには、回答領域で適切なオプションを選択してください。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

正解:

Explanation:


語彙モード: 作成
語彙モードでは、「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-Gram サイズ: 3
N-Grams サイズには、抽出して保存する N-gram 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、トライグラムが作成されます。
重み付け関数: 空白のまま
重み付け関数オプションは、語彙を結合または更新する場合にのみ必要です。このオプションは、2 つの語彙内の用語とそのスコアを互いにどのように重み付けするかを指定します。
参考文献:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/studio-module-reference/extract-n-gram-features-from-