Le paramètre table désigne la table CAS d'entrée qui contient les documents à analyser. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre table, consultez le paramètre commun castable (Form 1).
Comment définir la table CAS source des documents à analyser ?
Configuration de la Table Source en CAS
Exemple de Code Additionnel
| 1 | <pre>/* CASL Script : Définition avancée de la table source pour analyse textuelle |
| 2 | (c) Nicolas Housset 2026 */ |
| 3 | PROC CAS; |
| 4 | /* 1. Définition de la variable source avec filtres (Castable Form 1) */ |
| 5 | source_table = { |
| 6 | caslib = "RAW_DATA", |
| 7 | name = "CUSTOMER_REVIEWS", |
| 8 | where = "review_lang = 'FR' and review_length > 0", |
| 9 | vars = {"doc_id", "review_text", "review_date"} |
| 10 | }; |
| 11 | /* 2. Appel de l'action de Text Mining utilisant la définition 'table' */ |
| 12 | ACTION textMining.tmMine / |
| 13 | TABLE = source_table, |
| 14 | docId = "doc_id", |
| 15 | text = "review_text", |
| 16 | casOut = {caslib="CASUSER", name="MINING_RESULTS", replace=true}, |
| 17 | parseConfig = {casOut={caslib="CASUSER", name="CONFIG_OUT", replace=true}}; |
| 18 | RUN; |
| 19 | QUIT;</pre> |
Exemples pour l'action applyConcept
Application du modèle de concept de base
Cet exemple illustre l'extraction d'entités via l'action applyConcept. Sans paramètre model, le moteur NLP déploie son modèle LISI natif pour isoler types d'entités et faits structurés.
Extraction avancée avec filtrage de concepts et optimisation mémoire
Cet exemple optimise l'action applyConcept : segmentation par chunks de 16 Ko, filtrage sélectif via dropConcepts et traçabilité des règles avec ruleMatchOut pour un scoring haute précision.