Преобразовать текст при помощи глубокого обучения (GeoAI)

Краткая информация

Запускает обученную модель от последовательности к последовательности для текстового поля класса объектов или таблицы и обновляет их новым полем, которое содержит конвертированный, преобразованный или переведенный текст.

Более подробно о том, как работает инструмент Преобразовать текст

Использование

• Для этого инструмента требуются установленные системы глубокого изучения. Чтобы настроить компьютер на работу в среде глубокого обучения в ArcGIS Pro, см. раздел Установка сред глубокого обучения для ArcGIS.

• Для этого инструмента требуется файл определения модели, содержащий обученную информацию о модели. Модель можно обучить при помощи инструмента Обучение модели классификации текста. Значением параметра Входной файл определения модели может быть файл JSON определения модели Esri (.emd) или пакет модели глубокого обучения (.dlpk). Файлы модели должны храниться локально или быть размещены на ArcGIS Living Atlas.

• Этот инструмент можно запускать на центральном или графическом процессоре. Однако глубокое обучение является интенсивным вычислительным процессом, поэтом рекомендуется использовать именно графический процессор. Чтобы запустить этот инструмент с помощью графического процессора, установите для параметра Тип процессора значение GPU. Если у вас более одного графического процессора, вместо этого задайте параметр среды GPU ID.

• Информацию о требованиях к запуску этого инструмента и проблемах, с которыми вы можете столкнуться, см. в разделе Часто задаваемые вопросы по глубокому обучению.

Параметры

Диалог

Подпись	Описание	Тип данных
Входная таблица	Входной класс точечных, линейных, полигональных объектов или таблица, содержащие текст, который будет преобразован.	Feature Layer; Table View
Поле текста	Текстовое поле во входном классе объектов или таблице, которое содержит текст для преобразования.	Field
Входной файл определения модели	Обученная модель, которая будет использоваться для классификации. Файлом определения модели может быть файл JSON определения модели Esri (.emd) или пакет модели глубокого обучения (.dlpk), который хранится локально или размещен на ArcGIS Living Atlas (.dlpk_remote).	File
Поле результата (Дополнительный)	Имя поля, которое будет содержать преобразованный текст в выходном классе объектов или таблице. По умолчанию поле называется Result.	String
Аргументы модели (Дополнительный)	Дополнительные аргументы, такие как порог достоверности, которые будут использоваться для настройки чувствительности модели. Названия аргументов будут заполнены инструментом.	Value Table
Размер пакета (Дополнительный)	Количество обучающих выборок, которые будут обрабатываться за один раз. Значение, предлагаемое по умолчанию, равно 4. Увеличение размера пакета может улучшить производительность инструмента, но при этом увеличение размера пакета приводит к расходованию большего объема памяти. Если возникает ошибка нехватки памяти, используйте меньший размер пакета.	Double
Минимальная длина последовательности (Дополнительный)	Минимальное число символов для выходной текстовой строки. Значение по умолчанию равно 20.	Double
Максимальная длина последовательности (Дополнительный)	Максимальное число символов для выходной текстовой строки. Значение, предлагаемое по умолчанию, равно 50.	Double

Производные выходные данные

Подпись	Описание	Тип данных
Обновленная таблица	Выходной класс точечных, линейных, полигональных объектов или таблица, содержащие преобразованный текст, полученный из входных данных.	Table View; Feature Layer

Python

arcpy.geoai.TransformTextUsingDeepLearning(in_table, text_field, in_model_definition_file, {result_field}, {model_arguments}, {batch_size}, {minimum_sequence_length}, {maximum_sequence_length})

Имя	Описание	Тип данных
in_table	Входной класс точечных, линейных, полигональных объектов или таблица, содержащие текст, который будет преобразован.	Feature Layer; Table View
text_field	Текстовое поле во входном классе объектов или таблице, которое содержит текст для преобразования.	Field
in_model_definition_file	Обученная модель, которая будет использоваться для классификации. Файлом определения модели может быть файл JSON определения модели Esri (.emd) или пакет модели глубокого обучения (.dlpk), который хранится локально или размещен на ArcGIS Living Atlas (.dlpk_remote).	File
result_field (Дополнительный)	Имя поля, которое будет содержать преобразованный текст в выходном классе объектов или таблице. По умолчанию поле называется Result.	String
model_arguments [model_arguments,...] (Дополнительный)	Дополнительные аргументы, такие как порог достоверности, которые будут использоваться для настройки чувствительности модели. Названия аргументов будут заполнены инструментом.	Value Table
batch_size (Дополнительный)	Количество обучающих выборок, которые будут обрабатываться за один раз. Значение, предлагаемое по умолчанию, равно 4. Увеличение размера пакета может улучшить производительность инструмента, но при этом увеличение размера пакета приводит к расходованию большего объема памяти. Если возникает ошибка нехватки памяти, используйте меньший размер пакета.	Double
minimum_sequence_length (Дополнительный)	Минимальное число символов для выходной текстовой строки. Значение по умолчанию равно 20.	Double
maximum_sequence_length (Дополнительный)	Максимальное число символов для выходной текстовой строки. Значение, предлагаемое по умолчанию, равно 50.	Double

Производные выходные данные

Имя	Описание	Тип данных
updated_table	Выходной класс точечных, линейных, полигональных объектов или таблица, содержащие преобразованный текст, полученный из входных данных.	Table View; Feature Layer

Пример кода

TransformTextUsingDeepLearning, пример (окно Python)

Скрипт окна Python, демонстрирующий использование функции TransformTextUsingDeepLearning.

# Name: TransformText.py
# Description: Translate text from English to German
#
# Requirements: ArcGIS Pro Advanced license

# Import system modules
import arcpy
import os

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

# Set local variables
in_table = os.path.join("translationdata")
pretrained_model_path_emd = "c:\\translatedata\\Seq2Seq.emd"

# Run Transform Text Using Deep Learning
arcpy.geoai.TransformTextUsingDeepLearning(in_table, "EnglishText", pretrained_model_path_emd)

Параметры среды

Тип процессора, GPU ID

Информация о лицензиях

• Basic: Нет
• Standard: Нет
• Advanced: Да