Multilingual Text Classification (多言語テキスト分類)

MultiLingualTextClassification (多言語テキスト分類): AI Center のすぐに使える ML パッケージです。複数の言語でテキストを分類するための再トレーニング可能なモデルです。

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これは、テキストの分類のための一般的で再トレーニング可能なモデルです。この ML パッケージはトレーニングする必要があります。デプロイする前にトレーニングしていないと、モデルがトレーニングされていないことを示すエラーが表示され、デプロイが失敗します。また、このパッケージは、自然言語処理システムを事前にトレーニングするための自己教師あり学習の手法である BERT に基づいています。トレーニング中は特に GPU が推奨されます。GPU によって、速度が 5 倍から 10 倍程度向上します。

言語

この多言語モデルは、次の一覧の言語をサポートしています。これらの言語が選ばれたのは、ウィキペディアが最大の上位100言語であるためです。

• アフリカーンス語
• アルバニア語
• アラビア語
• アラゴン語
• アルメニア語
• アストゥリアス語
• アゼルバイジャン語
• バシキール語
• バスク語
• バイエルン語
• ベラルーシ語
• ベンガル語
• ビシュヌプリヤ・マニプリ語
• ボスニア語
• ブルトン語
• ブルガリア語
• ビルマ語
• カタロニア語
• セブアノ語
• チェチェン語
• 中国語 (簡体)
• 中国語 (繁体)
• チュヴァシ語
• クロアチア語
• チェコ語
• デンマーク語
• オランダ語
• 英語
• エストニア語
• フィンランド語
• フランス語
• ガリシア語
• グルジア語
• ドイツ語
• ギリシャ語
• グジャラート語
• ハイチ語
• ヘブライ語
• ヒンディー語
• ハンガリー語
• アイスランド語
• イド語
• インドネシア語
• アイルランド語
• イタリア語
• 日本語
• ジャワ語
• カンナダ語
• カザフ語
• キルギス語
• 韓国語
• ラテン語
• ラトビア語
• リトアニア語
• ロンバード語
• 低地ドイツ語
• ルクセンブルク語
• マケドニア語
• マダガスカル語
• マレー語
• マラヤーラム語
• マラーティー語
• ミナンカバウ語
• ネパール語
• ネワール語
• ノルウェー語 (ブークモール)
• ノルウェー語 (ニーノシュク)
• オック語
• ペルシア語 (ファールシー)
• ピエモンテ語
• ポーランド語
• ポルトガル語
• パンジャブ語
• ルーマニア語
• ロシア語
• スコットランド語
• セルビア語
• セルビア・クロアチア語
• シチリア語
• スロバキア語
• スロベニア語
• 南アゼルバイジャン語
• スペイン語
• スンダ語
• スワヒリ語
• スウェーデン語
• タガログ語
• タジク語
• タミール語
• タタール語
• テルグ語
• タイ語
• トルコ語
• ウクライナ語
• ウルドゥ語
• ウズベク語
• ベトナム語
• ヴォラピュク
• ワライ語
• ウェールズ語
• 西フリジア語
• 西パンジャブ語
• ヨルバ語

モデルの詳細

入力の種類

JSON

入力の説明

文字列に分類されるテキスト: 'I loved this movie.'

出力の説明

予測されたクラス名を伴う JSON、そのクラス予測に対する関連付けられた信頼度 (0～1)。

例：

{
  "prediction": "Positive", 
  "confidence": 0.9422031841278076
}

GPU の推奨

既定では、GPU が推奨されます。

トレーニングが有効

既定では、トレーニングは有効化されています。

パイプライン

このパッケージでは、3 つの種類のパイプライン (フル トレーニング、トレーニング、評価) がすべてサポートされています。ほとんどのユース ケースでは、パラメーターを指定する必要がなく、モデルは高度な手法を使用して高性能なモデルを検出します。2 回目以降のトレーニングでは、モデルは増分学習を使用します (トレーニングの実行の最後で、その前にトレーニングされたバージョンが使用されます)。

データセットの形式

このモデルのデータセットを構成するために、JSON、CSV、 AI Center の JSON 形式 (ラベル付けツールのエクスポート形式でもあります) の 3 つのオプションを使用できます。このモデルは、指定したディレクトリ内のすべての CSV ファイルと JSON ファイルを読み取ります。このモデルでは、すべての形式に対して 2 つの列または 2 つのプロパティが必要です dataset.input_column_nameと dataset.target_column_name既定です。これら 2 つの列および/またはディレクトリの名前は、環境変数を使用して設定できます。

CSV ファイル形式

各 CSV ファイルには任意の数の列を含めることができますが、モデルで使用されるのは dataset.input_column_name と dataset.target_column_name パラメーターで指定された 2 列のみです。

CSV ファイル形式の例については、次のサンプルと環境変数を確認してください。

text, label
I like this movie, 7
I hated the acting, 9

前の例の環境変数は次のようになります。

• dataset.input_format: auto
• dataset.input_column_name: text
• dataset.output_column_name: label

JSON ファイル形式

複数のデータポイントを同じ JSON ファイルに含めることができます。

JSON ファイル形式の例については、次のサンプルと環境変数を確認してください。

[
  {
    "text": "I like this movie",
    "label": "7"
  },
  {
    "text": "I hated the acting",
    "label": "9"
  }
]

前の例の環境変数は次のようになります。

• dataset.input_format: auto
• dataset.input_column_name: text
• dataset.output_column_name: label

ai_center ファイル形式

これは、設定できる環境変数の既定値です。このモデルは、指定されたディレクトリにある、 .json の拡張子を持つすべてのファイルを読み取ります。

ai_center ファイル形式の例については、次のサンプルと環境変数を確認してください。

{
    "annotations": {
        "intent": {
            "to_name": "text",
            "choices": [
                "TransactionIssue",
                "LoanIssue"
            ]
        },
        "sentiment": {
            "to_name": "text",
            "choices": [
                "Very Positive"
            ]
        },
        "ner": {
            "to_name": "text",
            "labels": [
                {
                    "start_index": 37,
                    "end_index": 47,
                    "entity": "Stakeholder",
                    "value": " Citi Bank"
                },
                {
                    "start_index": 51,
                    "end_index": 61,
                    "entity": "Date",
                    "value": "07/19/2018"
                },
                {
                    "start_index": 114,
                    "end_index": 118,
                    "entity": "Amount",
                    "value": "$500"
                },
                {
                    "start_index": 288,
                    "end_index": 293,
                    "entity": "Stakeholder",
                    "value": " Citi"
                }
            ]
        }
    },
    "data": {
        "cc": "",
        "to": "[e-mail]",
        "date": "1/29/2020 12:39:01 PM",
        "from": "[e-mail]",
        "text": "I opened my new checking account with Citi Bank in 07/19/2018 and met the requirements for the promotion offer of $500 . It has been more than 6 months and I have not received any bonus. I called the customer service several times in the past few months but no any response. I request the Citi honor its promotion offer as advertised."

前のサンプル JSON を利用するには、環境変数を次のように設定する必要があります。

• dataset.input_format: ai_center
• dataset.input_column_name: data.text
• dataset.output_column_name: annotations.intent.choices

GPU または CPU に対するトレーニング

トレーニングには GPU または CPU を使用できます。より高速な GPU を使用することをお勧めします。

環境変数

• dataset.input_column_name
  • テキストが含まれる入力列の名前です。
  • 既定値は data.text です。
  • この変数は、お使いの入力 JSON または CSV ファイルに従って設定します。
• dataset.target_column_name
  • テキストが含まれるターゲット列の名前です。
  • 既定値は annotations.intent.choices です。
  • この変数は、お使いの入力 JSON または CSV ファイルに従って設定します。
• dataset.input_format
  • トレーニング データの入力形式です。
  • 既定値は ai_center です。
  • サポートされている値は ai_center または auto です。
  • ai_center を選択した場合は、JSON ファイルのみがサポートされます。また、ai_center を選択した場合は、dataset.target_column_nameの値を annotations.sentiment.choices に変更します。
  • auto を選択した場合は、CoNLL ファイルと JSON ファイルの両方がサポートされます。
• model.epochs
  • エポック数です。
  • 既定値は 100 です。

成果物

混同行列

分類レポート

precision    recall  f1-score   support
         positive     0.94      0.94      0.94     10408
         negative     0.93      0.93      0.93      9592
    accuracy                              0.94     20000
   macro avg          0.94      0.94      0.94     20000
weighted avg          0.94      0.94      0.94     20000

データ

評価 CSV ファイル

これは、評価に使用されるテスト セットに関する予測を含む CSV ファイルです。

text,label,predict,confidence
I like this movie, positive, positive, 0.99
I hated the acting, negative, negative, 0.98