Вы просматриваете старую версию данной страницы. Смотрите текущую версию.

Сравнить с текущим просмотр истории страницы

« Предыдущий Версия 11 Следующий »

Классифицировать текст / Classify text

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. 

Настройки

Свойство

Описание

Тип

Пример заполнения

Обязательность заполнения поля

Параметры

Текст для классификации

Текст для классификации

Robin.String


Да

Обученная модель

Путь к папке, которая содержит обученную модель.

Robin.FolderPath

C:\doc\img

Да

Результаты

Результат

Словарь, где Ключ - рубрика, а Значение - процент вхождения в данную рубрику. Сортировка в словаре по проценту вхождения в рубрику.

Robin.Dictionary




Особые условия использования 

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


Если какого-то файла нет/другое название, то это приведет к ошибке при работе действия. 


Дополнительная информация о теории классификации текста

https://pro.arcgis.com/ru/pro-app/latest/tool-reference/geoai/how-text-classification-works.htm#:~:text=%D0%9A%D0%BB%D0%B0%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%84%D0%B8%D0%BA%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F%20%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B0%20%E2%80%94%20%D1%8D%D1%82%D0%BE%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D1%86%D0%B5%D1%81%D1%81%20%D0%BF%D1%80%D0%B8%D1%81%D0%B2%D0%BE%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F,%D0%B8%D0%BB%D0%B8%20%D0%B4%D1%80%D1%83%D0%B3%D0%B8%D0%BC%20%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BC%20%D0%BD%D0%B5%D1%81%D1%82%D1%80%D1%83%D0%BA%D1%82%D1%83%D1%80%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B0.


Пример использования 

Задача: классифицировать текст на основе обученной модели

Решение: воспользоваться действием "Классифицировать текст". 

Реализация:

  1. Перенести действие "Классифицировать текст" на рабочую область. 

  2. Заполнить параметры действия "Классифицировать текст". 
    В поле "Текст для классификации" указать следующий текст: 

Указать путь к папке, которая содержит обученную модель. 


3. 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.

В результате получился словарь с названием категории и с точностью принадлежности к данной категории.  

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"). 

  • Нет меток