TextClassifier

Esegue la classificazione sul testo.

Questa API prevede un modello TFLite con metadati del modello TFLite (facoltativi) che contenga i tensori di input obbligatori (descritti di seguito), il tensore di output e gli elementi di etichetta facoltativi (ma consigliati) come AssociatedFiles con tipo TENSOR_AXIS_LABELS per tensore di classificazione dell'output.

I metadati sono obbligatori per i modelli con tensori di input int32 perché contengono l'unità di processo di input per il tokenizzatore del modello. Non sono richiesti metadati per i modelli con tensori di input di stringhe.

• Tensori di input
  • Tre tensori di input (kTfLiteInt32) di forma [batch_size x bert_max_seq_len] che rappresentano gli ID di input, gli ID maschera e gli ID segmento. Questa firma di input richiede un'unità di processo BERT Tokenizer nei metadati del modello.
  • Oppure un tensore di input (kTfLiteInt32) di forma [batch_size x max_seq_len] che rappresenta gli ID di input. Questa firma di input richiede un'unità di processo Regex Tokenizer nei metadati del modello.
  • Oppure un tensore di input (kTfLiteString) senza forma o con una forma [1] contenente la stringa di input.
• Almeno un tensore di output (kTfLiteFloat32/kBool) con:
  • N classi e forma [1 x N]
  • mappe di etichette facoltative (ma consigliate) come AssociatedFile-s di tipo TENSOR_AXIS_LABELS, contenenti un'etichetta per riga. Il primo di questi file AssociatedFile (se presente) viene utilizzato per compilare il campo class_name dei risultati. Il campo display_name viene compilato dall'AssociatedFile (se presente), le cui impostazioni internazionali corrispondono al campo display_names_locale dell'elemento TextClassifierOptions utilizzato al momento della creazione ("en" per impostazione predefinita, ovvero inglese). Se nessuno di questi valori è disponibile, verrà compilato solo il campo index dei risultati.