テキスト分類モデルのトレーニング (Train Text Classification Model) (GeoAI)

ArcGIS Pro 3.2 | | ヘルプのアーカイブ

サマリー

単一または複数ラベルのテキスト分類モデルをトレーニングして、非構造テキストに定義済みのカテゴリまたはラベルを割り当てます。

テキスト分類の詳細

使用法

  • このツールを使用するには、ディープ ラーニング フレームワークがインストールされている必要があります。 ArcGIS Pro のディープ ラーニング フレームワークを使用するようにコンピューターを設定するには、「ArcGIS 用のディープ ラーニング フレームワークのインストール」をご参照ください。

  • このツールは、既存のトレーニング済みモデルの微調整にも使用できます。

  • GPU を使用してこのツールを実行するには、プロセッサ タイプ環境を GPU に設定します。 複数の GPU が存在する場合は、代わりに GPU ID 環境を指定します。

  • このツールへの入力は、トレーニング データを含むテーブルまたはフィーチャクラスで、入力テキストを含むテキスト フィールドとターゲット クラス ラベルを含むラベル フィールドがあります。

  • このツールの実行要件および発生する可能性のある問題の詳細については、「ディープ ラーニングに関するよくある質問」をご参照ください。

パラメーター

ラベル説明データ タイプ
入力テーブル

モデルの入力テキストを含むテキスト フィールドと、ターゲット クラス ラベルを含むラベル フィールドのある、フィーチャクラスまたはテーブル。

Feature Layer; Table View
テキスト フィールド

モデルによって分類されるテキストを含む、入力フィーチャクラスまたはテーブル内のテキスト フィールド。

Field
ラベル フィールド

モデルのトレーニングのためのターゲット クラス ラベルを含む、入力フィーチャクラスまたはテーブル内のテキスト フィールド。 複数ラベルのテキスト分類の場合は、複数のテキスト フィールドを指定します。

Field
出力モデル

トレーニング済みのモデルを保存する出力フォルダーの場所。

Folder
事前トレーニング済みモデル ファイル
(オプション)

新しいモデルの微調整に使用される事前トレーニング済みモデル。 入力には Esri モデル定義ファイル (.emd) またはディープ ラーニング パッケージ ファイル (.dlpk) を指定できます。

類似したクラスを持つ事前トレーニング済みモデルは、新しいモデルに合わせて微調整することができます。 事前トレーニング済みモデルは、新しいモデルのトレーニングに使用される同じモデル タイプおよびバックボーン モデルでトレーニングされている必要があります。

File
最大エポック
(オプション)

モデルをトレーニングする場合の対象となるエポックの最大数。 最大エポックの値を 1 に設定すると、データセットがニューラル ネットワークを通って前後に 1 回渡されます。 デフォルト値は 5 です。

Long
モデル バックボーン
(オプション)

モデルのエンコーダーとして機能し、固定長のベクトル形式で入力テキストのフィーチャ表現を抽出する、事前構成済みのニューラル ネットワークを指定します。 これらのベクトルは、モデルの分類ヘッドへの入力として渡されます。

  • bert-base-casedモデルは BERT ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 BERT は Masked Language Modeling 目的関数と Next Sentence Prediction を使用して事前トレーニングされます。
  • roberta-baseモデルは RoBERTa ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 RoBERTa は、BERT の主要なハイパーパラメーターを変更し、小さいバッチと高い学習率により、目的の事前トレーニングと Next Sentence のトレーニングを回避します。
  • albert-base-v1モデルは ALBERT ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 ALBERT は、文章の一貫性 (intersentence coherence) のモデリングに焦点を当てた自己監視損失を使用しており、BERT より優れたスケーラビリティが得られます。
  • xlnet-base-casedモデルは XLNet ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 XLNet は、一般化された自己回帰事前トレーニング方法です。 これにより、因数分解順序のすべての順列で予想される確率を最大化することで双方向のコンテキストを学習でき、BERT の欠点が克服されます。
  • xlm-roberta-baseモデルは XLM-RoBERTa ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 XLM-RoBERTa は、100 の異なる言語でトレーニングされた多言語モデルです。 一部の XLM 多言語モデルとは異なり、使用されている言語を理解して入力 ID から正しい言語を識別するための言語テンソルを必要としません。
  • distilroberta-baseモデルは DistilRoBERTa ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 DistilRoBERTa は、OpenAI の WebText データセットの複製である OpenWebTextCorpus でのみ roberta-base の監視下で事前トレーニングされた英語モデルです。
  • distilbert-base-casedモデルは DistilBERT ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 DistilBERT は、より小さい汎用言語表現モデルです。
String
バッチ サイズ
(オプション)

1 回に処理されるトレーニング サンプルの数。 デフォルト値は 2 です。

バッチ サイズを増やすと、ツールのパフォーマンスが向上します。ただし、バッチ サイズの増加に伴って、使用されるメモリ量も多くなります。 メモリ不足エラーが発生した場合は、より小さいバッチ サイズを使用します。

Double
モデル引数
(オプション)

トレーニング データの最大シーケンス長を表す seq_len など、モデルのトレーニングにおいて考慮される、モデルの初期化に使用される追加の引数。

使用可能な、サポートされるモデル引数のリストについては、TextClassifier ドキュメントのキーワード引数をご参照ください。

Value Table
学習率
(オプション)

トレーニング処理の際に調整されるモデル ウェイトの量を示すステップ サイズ。 値を指定しない場合、最適な学習率が自動的に推測されます。

Double
検証率
(オプション)

モデルの検証に使用するトレーニング サンプルの割合。 デフォルト値は 10 です。

Double
モデルが改善が見込めなくなった時点で停止
(オプション)

モデルの改善がなくなった時点でモデルのトレーニングを停止するか、[最大エポック] パラメーター値に達するまでトレーニングを行うかを指定します。

  • オン - 指定した [最大エポック] パラメーター値にかかわらず、モデルの改善がなくなった時点でモデルのトレーニングを停止します。 これがデフォルトです。
  • オフ - [最大エポック] パラメーター値に到達するまで、モデルのトレーニングが続行されます。
Boolean
モデル バックボーンをトレーニング可能にする
(オプション)

事前トレーニング済みモデルのバックボーン層が固定されるかどうかを指定します。これにより、ウェイトとバイアスが本来の設計どおりになります。

  • オン - バックボーン層は固定されず、トレーニング サンプルに合わせて [モデル バックボーン] パラメーター値のウェイトとバイアスを変更できます。 この処理には時間がかかりますが、通常は優れた結果が得られます。 これがデフォルトです。
  • オフ - バックボーン層は固定され、[モデル バックボーン] パラメーター値の事前定義済みウェイトとバイアスはトレーニング中に変更されません。

Boolean
HTML タグの削除
(オプション)

HTML タグを入力テキストから削除するかどうかを指定します。

  • オン - 入力テキストの HTML タグが削除されます。 これがデフォルトです。
  • オフ - 入力テキストの HTML タグは削除されません。

Boolean
URL の削除
(オプション)

URL を入力テキストから削除するかどうかを指定します。

  • オン - 入力テキストの URL が削除されます。 これがデフォルトです。
  • オフ - 入力テキストの URL は削除されません。

Boolean

ライセンス情報

  • Basic: No
  • Standard: No
  • Advanced: Yes

関連トピック