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AI Center 用户指南
上次更新日期 2024年6月6日
多语言文本分类
开箱即用包 > UiPath 语言分析 > 多语言文本分类
这是用于文本分类的通用、可重训练模型。 必须训练此 ML 包，如果在未训练的情况下进行部署，则部署将失败，并显示错误，指出模型未训练。 它基于 BERT，这是一种用于预训练自然语言处理系统的自我监督方法。 建议使用 GPU，尤其是在训练期间。 GPU 可将速度提高约 5 到 10 倍。
此多语言模型支持下面列出的语言。之所以选择这些语言，是因为它们是维基百科条目数最多的前 100 种语言：
- 南非荷兰语
- 阿尔巴尼亚语
- 阿拉伯语
- 阿拉贡语
- 亚美尼亚语
- 阿斯图里亚斯语
- 阿塞拜疆
- 巴什基尔
- 巴斯克语
- 巴伐利亚语
- 白俄罗斯语
- 孟加拉语
- 比什奴普莱利亚-曼尼浦尔语
- 波斯尼亚语
- 布列塔尼
- 保加利亚语
- 缅甸语
- 加泰罗尼亚语
- 宿务语
- 车臣
- 中文 (简体)
- 中文 (繁体)
- 楚瓦什语
- 克罗地亚语
- 捷克语
- 丹麦语
- 荷兰语
- 英文
- 爱沙尼亚语
- 芬兰语
- 法语
- 加利西亚语
- 格鲁吉亚语
- 德语
- 希腊语
- 古吉拉特语
- 海地语
- 希伯来语
- 印地语
- 匈牙利语
- 冰岛语
- 伊多
- 印尼语
- 爱尔兰语
- 意大利语
- 日语
- 爪哇语
- 卡纳达语
- 哈萨克语
- 吉尔吉斯语
- 韩语
- 拉丁语
- 拉脱维亚语
- 立陶宛语
- 伦巴第语
- 低萨克森语
- 卢森堡语
- 马其顿语
- 马达加斯加语
- 马来语
- 马拉雅拉姆语
- 马拉地语
- 米南卡保
- 尼泊尔语
- 尼瓦尔语
- 挪威博克马尔语
- 挪威尼诺斯克语
- 奥克西顿语
- 波斯语（现代波斯语）
- 皮埃蒙特语
- 波兰语
- 葡萄牙语
- 旁遮普语
- 罗马尼亚语
- 俄语
- 苏格兰语
- 塞尔维亚语
- 塞尔维亚语-克罗地亚语
- 西西里岛人语
- 斯洛伐克语
- 斯洛文尼亚语
- 南阿塞拜疆语
- 西班牙语
- 巽他语
- 斯瓦希里语
- 瑞典语
- 他加禄语
- 塔吉克语
- 泰米尔语
- 鞑靼人
- 泰卢固语
- 泰语
- 土耳其语
- 乌克兰语
- 乌尔都语
- 乌兹别克语
- 越南语
- 沃拉卜克语
- 瓦瑞瓦瑞语
- 威尔士语
- 西弗里西亚语
- 西部旁遮普语
- 约鲁巴语
包含预测类名称以及有关该类预测的关联置信度（0 到 1）的 JSON。
示例：
{
"prediction": "Positive",
"confidence": 0.9422031841278076
}{
"prediction": "Positive",
"confidence": 0.9422031841278076
}此包支持所有三种类型的管道（完整训练、训练和评估）。对于大多数用例，不需要指定任何参数，模型将使用高级技术来查找高性能模型。在第一次训练之后的后续训练中，模型将使用增量学习（即，在训练运行结束后将使用先前训练的版本）。
有三个选项可用于构建此模型的数据集：JSON、CSV 和AI Center JSON 格式。 模型将读取指定目录中的所有 CSV 和 JSON 文件。 对于每种格式，模型都需要两个列或两个属性， dataset.input_column_name 和dataset.target_column_name 默认情况下。 这两个列和/或目录的名称可以使用环境变量进行配置。
CSV 文件格式
每个 CSV 文件可以有任意数量的列，但模型只会使用两个列。 这些列由 dataset.input_column_name 指定和 dataset.target_column_name 参数。
检查以下示例和环境变量以获取 CSV 文件格式示例。
text, label
I like this movie, 7
I hated the acting, 9text, label
I like this movie, 7
I hated the acting, 9上一个示例的环境变量如下：
- dataset.input_format:
auto - dataset.input_column_name:
text - dataset.output_column_name：
label
JSON 文件格式
多个数据点可能属于同一个 JSON 文件。
检查以下示例和环境变量以获取 JSON 文件格式示例。
[
{
"text": "I like this movie",
"label": "7"
},
{
"text": "I hated the acting",
"label": "9"
}
][
{
"text": "I like this movie",
"label": "7"
},
{
"text": "I hated the acting",
"label": "9"
}
]上一个示例的环境变量如下：
- dataset.input_format:
auto - dataset.input_column_name:
text - dataset.output_column_name：
label
ai_center 文件格式
这是可以设置的环境变量的默认值，此模型将读取所提供目录中扩展名为
.json的所有文件。
检查以下示例和环境变量以获取 ai_center 文件格式示例。
{
"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": "xyz@abc.com",
"date": "1/29/2020 12:39:01 PM",
"from": "abc@xyz.com",
"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."{
"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": "xyz@abc.com",
"date": "1/29/2020 12:39:01 PM",
"from": "abc@xyz.com",
"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."为了利用前面的示例 JSON，需要按如下方式设置环境变量：
- dataset.input_format:
ai_center - dataset.input_column_name:
data.text - dataset.output_column_name：
annotations.intent.choices
- dataset.input_column_name
- 包含文本的输入列的名称。
- 默认值为
data.text。 - 确保根据输入的 JSON 或 CSV 文件配置此变量。
- dataset.target_column_name
- 包含文本的目标列的名称。
- 默认值为
annotations.intent.choices。 - 确保根据输入的 JSON 或 CSV 文件配置此变量。
- dataset.input_format
- 训练数据的输入格式。
- 默认值为
ai_center。 - 支持的值为：
ai_center或auto。 - 如果选择
ai_center，则仅支持JSON文件。 如果选择了ai_center，请确保还将 dataset.target_column_name 的值更改为annotations.sentiment.choices。 - 如果选择
auto，则同时支持CoNLL和JSON文件。
- 模型.epochs
- 时期数。
- 默认值:
100。
混淆矩阵
分类报告
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 20000precision 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
