短い文章形式で記述された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。このCSVファイルをAzure Machine Learning Studioに追加し、実験の開始点となるデータセットとして構成します。データセット内の顧客レビュー列からキーフレーズを抽出するために、テキストからのNグラム特徴抽出モジュールを実験に追加します。
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、回答エリア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 ポイントが加算されます。

正解:

説明


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グラムのサイズ: 3
N-Gramsのサイズには、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。例えば、「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: 空白のままにする
「重み付け関数」オプションは、語彙を統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-