分類子トランスフォーメーションを設定する場合、分類子モデルと分類子アルゴリズムを選択します。分類子モデルは、参照データセットの一種です。 分類子アルゴリズムとは、文字列の中から類似する単語の数と、単語の相対的な位置を計算するための一連のルールです。このトランスフォーメーションでは、アルゴリズムによる分析結果を分類子モデルの内容と比較します。このトランスフォーメーションでは、文字列の中で多数派である情報タイプを特定するモデル分類を返します。

分類子トランスフォーメーションでは、かなりの長さの文字列を分析することができます。例えば、このトランスフォーメーションを使用することで、電子メールメッセージの本文やソーシャルメディアのメッセージ、さらにはドキュメントのテキストを分類することができます。それぞれのドキュメントまたはメッセージの内容をデータソースカラムのフィールドに渡し、そのカラムを分類子トランスフォーメーションに接続します。それぞれのケースで、分析する必要のあるドキュメントまたは文字列の内容が完全に各フィールドに含まれるようにデータソースを準備します。