AI モデルを使用したテキストの処理 (Process Text Using AI Model) (GeoAI)—ArcGIS Pro

サマリー

テキスト変換、エンティティ認識、テキスト分類、テキスト生成、翻訳、要約などのさまざまな用途に対応するため、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や、フォルダーのテキストファイルなどのさまざまなソースのテキストを処理します。このツールは、カスタムサードパーティモデルや、[テキスト分類モデルのトレーニング (Train Text Classification Model)]、[テキスト変換モデルのトレーニング (Train Text Transformation Model)]、[エンティティ認識モデルのトレーニング (Train Entity Recognition Model)] ツールを使用してトレーニングされたディープラーニングモデルを使用できます。

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、モデル情報を含んでいるモデル定義ファイルを必要とします。モデルは [テキスト分類モデルのトレーニング (Train Text Classification Model)]、[テキスト変換モデルのトレーニング (Train Text Transformation Model)]、[エンティティ認識モデルのトレーニング (Train Entity Recognition Model)] ツールを使用してトレーニングできます。 [入力モデル定義ファイル] パラメーター値には、Esri モデル定義 JSON ファイル (.emd) またはディープラーニングモデルパッケージ (.dlpk) を指定することができます。モデルファイルはローカルに格納、または ArcGIS Living Atlas of the World 上でホストできます。
このツールは、モデル拡張機能を使用して作成されたサードパーティの言語モデルの使用をサポートしています。この機能により、ArcGIS Pro でサポートされているツールによってトレーニングされていないカスタムディープラーニングモデルを使用して、エンティティ抽出、テキスト分類、テキスト要約、テキスト翻訳などのタスクが可能になります。カスタムディープラーニングモデルファイルの作成の詳細については、「ArcGIS でのサードパーティの言語モデルの使用」をご参照ください。
このツールは、CPU または GPU 上で実行できます。ただし、ディープラーニングは計算負荷が高いので、GPU を使用することをおすすめします。 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 がある場合は、代わりに GPU ID 環境を指定します。
このツールは、ディープラーニングフレームワークや GPU 仕様をインストールすることなく、リモートでホストされているサードパーティの言語モデルの実行をサポートします。これらはリモートで管理されます。
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
入力レイヤーまたはテーブル	入力は次のいずれかになります。入力フィールドが含まれている、ポイント/ライン/ポリゴン入力フィーチャクラスまたはテーブル。入力の各行は 1 つのレコードを表します。テキストファイルを含むフォルダー。	Feature Layer; Table View; Table; Folder
データフィールド	下流の自然言語処理 (NLP) タスクに使用される入力フィーチャクラスまたはテーブルのフィールドの名前。	Field
入力モデル定義ファイル	NLP タスクで使用されるトレーニング済みのモデル。モデル定義ファイルには、Esri モデル定義 JSON ファイル (.emd)、またはローカルに格納あるいは ArcGIS Living Atlas (.dlpk_remote) でホストされたディープラーニングモデルパッケージ (.dlpk) を指定することができます。 .dlpk ファイルには、サードパーティの言語モデルを指定することもできます。注意: サードパーティの言語モデル .dlpk ファイルには有害なコードが含まれる可能性があります。ソースを信頼できる場合のみこれらのモデルを使用してください。	File
出力レイヤーまたは出力テーブル	NLP タスクからの出力が格納されるフィーチャクラスまたはテーブル。	Feature Class; Table; Feature Layer
モデル引数 (オプション)	推測の実行中にモデルによって使用される追加の引数。これには、サードパーティモデルでサポートされる引数や、[テキスト分類モデルのトレーニング (Train Text Classification Model)]、[テキスト変換モデルのトレーニング (Train Text Transformation Model)]、[エンティティ認識モデルのトレーニング (Train Entity Recognition Model)] ツールでサポートされるその他のパラメーターも含まれます。注意: サードパーティの言語モデルを使用している場合、モデル引数は、.dlpk ファイルで指定されたパラメーターに従って更新されます。モデル引数の定義の詳細については、「ArcGIS でのサードパーティの言語モデルの使用」の getParameterInfo セクションをご参照ください。	Value Table
ロケーションゾーン (オプション)	その住所が存在すると予想される地理的な領域またはゾーン。指定されたテキストが、モデルによって抽出された住所にアペンドされます。ロケーターは、ロケーションゾーン情報を使用して、住所が存在する地域または地理的な領域を特定し、より適切な結果を生成します。注意: このパラメーターは、定義済みの住所エンティティを持つ [エンティティ認識モデルのトレーニング (Train Entity Recognition Model)] ツールでトレーニングされたモデルでのみサポートされています。	String
入力ロケーター (オプション)	入力テキストドキュメント内の住所をジオコーディングするために使用されるロケーター。ジオコーディングが正常に行われ、出力フィーチャクラスに格納された各住所にポイントが生成されます。注意: このパラメーターは、定義済みの住所エンティティを持つ [エンティティ認識モデルのトレーニング (Train Entity Recognition Model)] ツールでトレーニングされたモデルでのみサポートされています。	Address Locator

派生した出力

ラベル	説明	データタイプ
更新されたテーブル	入力データから生成された結果が含まれている出力フィーチャレイヤー。	Feature Layer; Table

arcpy.geoai.ProcessTextUsingAIModel(in_layer, data_fields, in_model_definition_file, out_layer, {model_arguments}, {location_zone}, {in_locator})

名前	説明	データタイプ
in_layer	入力は次のいずれかになります。入力フィールドが含まれている、ポイント/ライン/ポリゴン入力フィーチャクラスまたはテーブル。入力の各行は 1 つのレコードを表します。テキストファイルを含むフォルダー。	Feature Layer; Table View; Table; Folder
data_fields [data_fields,...]	下流の自然言語処理 (NLP) タスクに使用される入力フィーチャクラスまたはテーブルのフィールドの名前。	Field
in_model_definition_file	NLP タスクで使用されるトレーニング済みのモデル。モデル定義ファイルには、Esri モデル定義 JSON ファイル (.emd)、またはローカルに格納あるいは ArcGIS Living Atlas (.dlpk_remote) でホストされたディープラーニングモデルパッケージ (.dlpk) を指定することができます。 .dlpk ファイルには、サードパーティの言語モデルを指定することもできます。注意: サードパーティの言語モデル .dlpk ファイルには有害なコードが含まれる可能性があります。ソースを信頼できる場合のみこれらのモデルを使用してください。	File
out_layer	NLP タスクからの出力が格納されるフィーチャクラスまたはテーブル。	Feature Class; Table; Feature Layer
model_arguments [model_arguments,...] (オプション)	推測の実行中にモデルによって使用される追加の引数。これには、サードパーティモデルでサポートされる引数や、[テキスト分類モデルのトレーニング (Train Text Classification Model)]、[テキスト変換モデルのトレーニング (Train Text Transformation Model)]、[エンティティ認識モデルのトレーニング (Train Entity Recognition Model)] ツールでサポートされるその他のパラメーターも含まれます。注意: サードパーティの言語モデルを使用している場合、モデル引数は、.dlpk ファイルで指定されたパラメーターに従って更新されます。モデル引数の定義の詳細については、「ArcGIS でのサードパーティの言語モデルの使用」の getParameterInfo セクションをご参照ください。	Value Table
location_zone (オプション)	その住所が存在すると予想される地理的な領域またはゾーン。指定されたテキストが、モデルによって抽出された住所にアペンドされます。ロケーターは、ロケーションゾーン情報を使用して、住所が存在する地域または地理的な領域を特定し、より適切な結果を生成します。注意: このパラメーターは、定義済みの住所エンティティを持つ [エンティティ認識モデルのトレーニング (Train Entity Recognition Model)] ツールでトレーニングされたモデルでのみサポートされています。	String
in_locator (オプション)	入力テキストドキュメント内の住所をジオコーディングするために使用されるロケーター。ジオコーディングが正常に行われ、出力フィーチャクラスに格納された各住所にポイントが生成されます。注意: このパラメーターは、定義済みの住所エンティティを持つ [エンティティ認識モデルのトレーニング (Train Entity Recognition Model)] ツールでトレーニングされたモデルでのみサポートされています。	Address Locator

派生した出力

名前	説明	データタイプ
updated_table	入力データから生成された結果が含まれている出力フィーチャレイヤー。	Feature Layer; Table

コードのサンプル

ProcessTextUsingAIModel (スタンドアロンスクリプト)

次の例は、ProcessTextUsingAIModel 関数を使用する方法を示しています。

# Name: ProcessText.py
# Description: ArcGIS geoprocessing tool that enables a broad range of advanced
# text processing tasks, with customizable outputs to meet various NLP needs.
#
# Requirements: ArcGIS Pro Advanced license

# Import system modules
import arcpy

arcpy.env.workspace = "C:/processtextexamples/data"

# Set local variables
in_table = "ProcessTextData"
pretrained_model_path_emd = "c:\\processtextdata\\ProcessTextUsingLLMs.emd"

# Run Process Text Using AI Model
arcpy.geoai.ProcessTextUsingAIModel(
    in_layer, data_fields, in_model_definition_file, out_layer, model_arguments,
    location_zone, in_locator)

環境

プロセッサタイプ, GPU ID

ライセンス情報

Basic: No
Standard: No
Advanced: Yes

サマリー

使用法

パラメーター

注意:

注意:

注意:

注意:

派生した出力

注意:

注意:

注意:

注意:

派生した出力

コードのサンプル

環境

ライセンス情報

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