Android용 텍스트 분류 가이드

MediaPipe Text Classifier 작업을 사용하면 텍스트를 정의된 카테고리 집합으로 분류할 수 있습니다. 긍정적 또는 부정적 감정인지에 따라 구분됩니다. 카테고리는 모델이 학습한 방식을 보여줍니다. 이 안내에서는 Text Classifier를 다시 한 번 살펴봤습니다.

이 작업의 동작을 확인하려면 demo Google Cloud의 기능, 모델 및 구성 옵션에 대해서는 개요를 참조하세요.

코드 예

Text Classifier의 코드 예는 다음과 같은 간단한 구현을 제공합니다. 참조하세요 이 코드는 이 작업을 테스트하고 자체 텍스트 분류 앱을 빌드할 수 있습니다. 여기에서 텍스트 분류 기준 예시 코드 를 참조하세요.

코드 다운로드

다음 안내에서는 예시의 로컬 사본을 만드는 방법을 보여줍니다. git 버전 제어 명령줄 도구를 사용하여 코드를 실행합니다.

<ph type="x-smartling-placeholder">

예시 코드를 다운로드하려면 다음 안내를 따르세요.

  1. 다음 명령어를 사용하여 git 저장소를 클론합니다. 
    git clone https://github.com/google-ai-edge/mediapipe-samples
  2. 원하는 경우 스파스 체크아웃을 사용하도록 git 인스턴스를 구성합니다. 따라서 Text Classifier 예시 앱의 파일만 있습니다. 
    cd mediapipe
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set examples/text_classification/android

Android 스튜디오에서 예시를 설정하고 실행하는 방법에 관한 안내는 이 모듈의 예제 코드 설정 지침을 Android 설정 가이드

주요 구성요소

다음 파일에는 텍스트 분류에 중요한 코드가 포함되어 있습니다. 예시 앱:

  • TextClassifierHelper.kt - Text Classifier를 초기화하고 모델 선택을 처리합니다.
  • MainActivity.kt: TextClassifierHelper 호출을 포함하여 애플리케이션을 구현합니다. ResultsAdapter입니다.
  • ResultsAdapter.kt - 결과를 처리하고 형식을 지정합니다.

설정

이 섹션에서는 개발 환경을 설정하는 주요 단계를 설명하고 Text Classifier를 사용할 수 있습니다. 일반적인 정보 다음과 같은 MediaPipe 작업을 사용하기 위한 개발 환경 설정 자세한 내용은 Android 설정 가이드

<ph type="x-smartling-placeholder">

종속 항목

Text Classifier는 com.google.mediapipe:tasks-text 라이브러리를 사용합니다. 추가 Android 앱 개발 프로젝트의 build.gradle 파일에 종속 항목을 추가해야 합니다. 다음 코드를 사용하여 필요한 종속 항목을 가져올 수 있습니다.

dependencies {
    implementation 'com.google.mediapipe:tasks-text:latest.release'
}

모델

MediaPipe Text Classifier 작업에는 이와 호환되는 학습된 모델이 필요합니다. 태스크에 맞추는 것입니다. Text Classifier에 사용할 수 있는 학습된 모델에 대한 자세한 내용은 다음을 참고하세요. 작업 개요의 모델 섹션을 확인합니다.

모델을 선택하고 다운로드한 후 프로젝트 assets 내에 저장합니다. 디렉터리:

<dev-project-root>/src/main/assets

BaseOptions.Builder.setModelAssetPath() 메서드를 사용하여 경로를 지정합니다. 지정할 수도 있습니다 코드 예는 다음 섹션을 참고하세요.

할 일 만들기

Text Classifier TextClassifier.createFrom...() 함수 중 하나를 사용하여 다음 작업을 할 수 있습니다. 추론 실행을 위한 작업을 준비합니다. createFromFile()를 사용하면 됩니다. 학습된 모델 파일에 대한 상대 또는 절대 경로를 사용하여 함수를 생성합니다. 코드 아래 예는 TextClassifier.createFromOptions()를 사용하는 방법을 보여줍니다. 함수를 사용하세요. 사용 가능한 구성 옵션에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. 구성 옵션.

다음 코드는 이 작업을 빌드하고 구성하는 방법을 보여줍니다.

// no directory path required if model file is in src/main/assets:
String currentModel = "text_classifier_model.tflite";

fun initClassifier() {
    val baseOptionsBuilder = BaseOptions.builder()
        .setModelAssetPath(currentModel)
    try {
        val baseOptions = baseOptionsBuilder.build()
        val optionsBuilder = TextClassifier.TextClassifierOptions.builder()
            .setBaseOptions(baseOptions)
        val options = optionsBuilder.build()
        textClassifier = TextClassifier.createFromOptions(context, options)
    } catch (e: IllegalStateException) { // exception handling
    }
}

코드 예제에서 작업을 만드는 방법의 예를 확인할 수 있습니다. TextClassifierHelper 클래스 initClassifier() 함수.

구성 옵션

이 작업에는 Android 앱을 위한 다음과 같은 구성 옵션이 있습니다.

옵션 이름 설명 값 범위 기본값
displayNamesLocale 작업 모델의 메타데이터입니다(있는 경우). 기본값은 en입니다. 영어입니다. 커스텀 모델의 메타데이터에 현지화된 라벨을 추가할 수 있습니다. TensorFlow Lite Metadata Writer API 사용 언어 코드 en
maxResults 최고 점수를 매긴 분류 결과의 최대 개수(선택사항)를 반환합니다. < 0이면 사용 가능한 모든 결과가 반환됩니다. 모든 양수 -1
scoreThreshold 제공된 값을 재정의하는 예측 점수 임곗값을 설정합니다. 모델 메타데이터 (있는 경우) 이 값 미만의 결과는 거부됩니다. 모든 부동 소수점 수 설정되지 않음
categoryAllowlist 허용되는 카테고리 이름의 목록(선택사항)을 설정합니다. 비어 있지 않은 경우 카테고리 이름이 이 집합에 없는 분류 결과는 표시됩니다. 중복되거나 알 수 없는 카테고리 이름은 무시됩니다. 이 옵션은 categoryDenylist와 상호 배타적이며 둘 다 오류가 발생합니다. 모든 문자열 설정되지 않음
categoryDenylist 허용되지 않는 카테고리 이름의 목록(선택사항)을 설정합니다. 만약 비어 있지 않음. 카테고리 이름이 이 세트에 포함된 분류 결과가 필터링됩니다. 있습니다. 중복되거나 알 수 없는 카테고리 이름은 무시됩니다. 이 옵션은 categoryAllowlist와 함께 사용할 수 없으며 두 가지를 모두 사용하면 오류가 발생합니다. 모든 문자열 설정되지 않음

데이터 준비

Text Classifier는 텍스트 (String) 데이터와 함께 사용할 수 있습니다. 작업에서 데이터 입력을 처리함 전처리(토큰화 및 텐서 전처리 포함)

모든 사전 처리는 classify() 함수 내에서 처리됩니다. 필요하지 않음 를 사용합니다.

String inputText = "The input text to be classified.";

작업 실행

Text Classifier는 TextClassifier.classify() 함수를 사용하여 제공합니다. 분류 실행을 위해 별도의 실행 스레드 사용 앱에서 Android 사용자 인터페이스 스레드가 차단되는 것을 방지할 수 있습니다.

다음 코드는 작업으로 처리를 실행하는 방법을 보여줍니다. 모델을 학습시키는 작업도 반복해야 합니다

    fun classify(text: String) {
        executor = ScheduledThreadPoolExecutor(1)

        executor.execute {
            val results = textClassifier.classify(text)
            listener.onResult(results)
        }
    }

코드 예제에서 작업을 실행하는 방법의 예를 확인할 수 있습니다. TextClassifierHelper 클래스 classify() 함수.

결과 처리 및 표시

Text Classifier는 목록이 포함된 TextClassifierResult를 출력합니다. 카테고리를 정하는 것입니다. 카테고리는 사용할 수 있습니다. 다른 카테고리를 원한다면 다른 모델을 선택하세요. 기존 항목을 다시 학습시킵니다

다음은 이 작업의 출력 데이터 예시를 보여줍니다.

TextClassificationResult:
  Classification #0 (single classification head):
    ClassificationEntry #0:
      Category #0:
        category name: "positive"
        score: 0.8904
        index: 0
      Category #1:
        category name: "negative"
        score: 0.1096
        index: 1

이 결과는 입력 텍스트에 BERT-classifier를 실행하여 얻은 것입니다. "an imperfect but overall entertaining mystery"입니다.

코드 예에서는 결과를 표시하는 방법의 예를 확인할 수 있습니다. ResultsAdapter 클래스와 ViewHolder 내부 클래스가 있습니다.