TextClassifier

テキストに対して分類を実行します。

この API は、必須（後述）の入力テンソル、出力テンソル、オプション（ただし推奨）のラベル項目を出力分類テンソルごとに TENSOR_AXIS_LABELS 型の AssociatedFiles として含む、（オプションの）TFLite Model Metadata を持つ TFLite モデルを想定しています。

int32 入力テンソルを使用するモデルには、モデルのトークナイザの入力プロセス単位が含まれているため、メタデータが必要です。文字列入力テンソルを使用するモデルにメタデータは必要ありません。

• 入力テンソル
  • 入力 ID、マスク ID、セグメント ID を表す、形状 [batch_size x bert_max_seq_len] の 3 つの入力テンソル（kTfLiteInt32）。この入力署名には、モデル メタデータに BERT Tokenizer プロセス ユニットが必要です。
  • または、入力 ID を表す形 [batch_size x max_seq_len] の 1 つの入力テンソル（kTfLiteInt32）。この入力署名には、モデル メタデータに Regex Tokenizer プロセス ユニットが必要です。
  • または、シェイプレス、または入力文字列を含む形状 [1] の 1 つの入力テンソル（kTfLiteString）。
• 次の条件を満たす 1 つ以上の出力テンソル（kTfLiteFloat32/kBool）:
  • N クラスとシェイプ [1 x N]
  • オプション（ただし推奨）のラベルマップを、TENSOR_AXIS_LABELS タイプの AssociatedFile-s として指定し、1 行に 1 つのラベルを含めます。最初のそのような AssociatedFile（存在する場合）が、結果の class_name フィールドに入力されます。display_name フィールドは、作成時に使用された TextClassifierOptions の display_names_locale フィールド（デフォルトでは「en」）とロケールが一致する AssociatedFile（存在する場合）から入力されます（デフォルトでは英語）。これらのいずれも使用できない場合は、結果の index フィールドのみが入力されます。