构建和部署模型

完成调整抽取过程后，可以根据定制和构建的类别生成类别模型。

单击生成模型以生成类别模型。
图 1。生成新模型

图 2。构建类别模型
如果要保存文本分析工作台会话，请单击返回到流，然后单击保存并退出。
图 3。保存会话

生成的类别模型块将显示在流画布上。
图 4：生成的类别模型块

在文本分析工作台中验证并生成类别模型后，可以将其部署到流中，并对相同数据集进行评分或对新数据集进行评分。
图 5。使用两种方式进行评分的示例流
此示例流介绍用于评分的两种方式：
- 类别作为字段。借助该选项，输出记录数量与输入中的记录数量相同。但是，每个记录现在都包含在模型选项卡上选择的每个类别的一个新字段。对于每个字段，输入 true 和 false 的标记值，例如，True/False 或 1/0。在此流中，值设置为 1 和 0 以聚集结果并统计正面、负面、混合（正面和负面）或者无评分（无意见）答案的数量。
  图 6。模型结果 - 类别为字段
- 作为记录的类别。使用此选项，为每个 category, document 对创建一个新记录。通常，输出中的记录数量多于输入中的记录数量。除输入字段外，还会根据模型的种类向数据添加新字段。
  图 7。模型结果 - 类别为记录
您可以在 DeriveSentiment 超级节点后添加一个选择节点，设置包括 Sentiments=Pos ，并添加一个图表节点，以便快速了解客人对酒店的满意之处：
图 8。正面意见图表