История страницы

Классифицировать текст

...

Группа действий: ROBIN AI 

Действие показывает вероятность вхождения текста в рубрику на основе обученного метода классификации. Цель - получить ту рубрику, к которой скорее всего относится текст (то есть должна быть рубрика с наибольшим процентом точности), чтобы потом предпринять что-то, что нужно делать с текстом из этой рубрики. 

 Версия 1 (Python)

Группа "Robin AI", подгруппа "Классификатор (ROBIN)"

...

Описание

Действие определяет класс, к которому относится текст, на основе обученной модели классификации.

Результат действия представляет собой словарь, где ключ - название класса, а значение - процент вхождения в данный класс. 
Сортировка в словаре осуществляется по проценту вхождения в класс, на первом месте – класс с наибольшим процентом.

Иконка действия

Image Added

Параметры и их настройка

...

для классификацииRobin.String.Robin.FolderPath\doc\img

Свойство	Описание	Тип	Пример заполнения	Обязательность заполнения поля
Параметры
Текст для классификации	Текст	, класс которого необходимо определить	Строка	Запрос в бухгалтерию - Акт сверки за 1 квартал 2023 г. Добрый день! Пришлите, пожалуйста, акт сверки за 1 квартал 2023 г. Наш ИНН 7811179707 Заранее спасибо!	Да
Обученная модель	Путь к папке, которая содержит обученную модель	классификации	Путь к папке	C:	\Users\123\OneDrive\Рабочий стол\Модель классификации	Да
Результаты
Результат	Словарь, где Ключ ключ - рубриканазвание класса, а Значение значение - процент вхождения в данную рубрикуданный класс. Сортировка в словаре по проценту вхождения в рубрику.класс	СловарьRobin.Dictionary

Особые условия использования 

В папке должно содержаться два файла.  Файлы предоставляются заказчику по требованию.  Данные файлы представляют из себя запакованную модель машинного обучения. 

Image Removed

1. Полученный в результате работы действия словарь создается с полным набором ключей – классов, которые имеются в модели классификации.
2. Если классифицирующийся текст не имеет процента вхождения в какой-либо класс, то ключ соответствующего класса в словаре будет иметь значение, равное 0.   
3. Робот не выдаст ошибку, если подан текст не на языке обученной модели, при этом % совпадения с классом будет небольшой. 
4. Существующую обученную модель нельзя "дообучать", при необходимости добавления классов необходимо заново запустить действие по обучению модели.
5. Для сведения – обученная модель на 20000 записей классифицирует текст за 2-3 минуты.

...

Дополнительная информация о теории классификации текста:  Классификация текста - теория

Пример использования 

:

https://vas3k.blog/blog/machine_learning/#klassifikatsiia

https://www.edureka.co/blog/classification-in-machine-learning/

Пример использования

Задача

Необходимо классифицировать Задача: классифицировать текст на основе обученной модели . и добавить наименования найденных классов и процент вхождения в данные классы в табличный документ.

Решение

Воспользоваться Решение: воспользоваться действием "Классифицировать текст". 

Реализация

Предусловие

Для работы действия нужна обученная модель классификации, которая создается при помощи действия "Обучить модель классификации".
В папке с моделью должны содержаться два файла: machine_model.pkl и tfidf_model.pk.

1. Перетащить на рабочую область действие Перенести действие "Классифицировать текст" на рабочую область. 
   Image AddedImage Removed
   
2. Заполнить параметры действия "Классифицировать текст". 
   1. В поле "Текст для классификации" указать следующий текст: 
      

...

1. 1. Image Added
      
   2. Указать путь к папке, которая содержит обученную модель. 

...

Image Removed

...

1. 1. 
      Image Added
2. Перетащить на рабочую область действие "Получить ключи".
   Image Added
3. Заполнить параметры действия "Получить ключи".
   В поле "Словарь" добавить результат действия "Классифицировать текст".
   Image Added
4. Перетащить на рабочую область действие "Получить значения".
   Image Added
5. Заполнить параметры действия "Получить значения".
   В поле "Словарь" добавить результат действия "Классифицировать текст".
   Image Added
6. Перетащить на рабочую область действие "Открыть".
   Image Added
7. Заполнить параметры действия "Открыть".
   В поле "Путь к файлу" указать путь до имеющегося пустого файла Excel.
   Image Added
8. Перетащить на рабочую область действия "Установить значения столбца".
   Image Added
9. Заполнить параметры действий "Установить значения столбца".
   В первое действие в поле "Значение ячеек" добавить результат действия "Получить ключи" – названия классов,
   а во второе – результат действия "Получить ключи" – процент вхождения в данный класс.
   Image AddedImage Added

1. Нажать на кнопку "Старт" в верхней панели.

...

Результат

...

Программный робот отработал успешно. Получен словарь , где Ключ - рубрика, а Значение - процент вхождения в данную рубрику. Сортировка в словаре по проценту вхождения в рубрику.Image Removed 
В результате получился получен словарь с названием категории и с точностью принадлежности к данной категории.  

Image Removed

При необходимости получения рубрики к которой текст относится в наибольшей степени необходимо воспользоваться действием "Получить коллекцию ключей", потому что в значениях % указаны, а сами рубрики-категории в ключах. Далее, нужно получить коллекцию ключей и нулевой элемент этой коллекции - это та рубрика, к которой скорее всего относится текст (действие "Получить значение по индексу"). 

названиями классов и значениями – процентами вхождения в классы.
Полученные значения добавлены в табличный документ.

Image Added

Image AddedImage Removed