MediaPipe Metin Sınıflandırıcı görevi, metinleri tanımlanmış bir dizi kategoride sınıflandırmanızı sağlar. örnek olarak verilebilir. Kategoriler, modeli, ve modelin nasıl eğitildiğini anlamanıza yardımcı olur. Bu talimatlar, nasıl kullanacağınızı göstereceğim.
Bu görevi, Web demosu. Modeller ve özellikler, yapılandırma seçeneklerini görmek için Genel Bakış'ı inceleyin.
Kod örneği
Metin Sınıflandırıcı için örnek kod, bu görevi görebilir. Bu kod, görevi test etmenize ve kendi metin sınıflandırma uygulamanızı geliştirmeye başladınız. Bu dosyaları görüntüleyebilir, çalıştırabilir Metin Sınıflandırıcı'yı düzenle örnek kod yalnızca web tarayıcınızı kullanarak.
Raspberry Pi için Metin Sınıflandırıcı'yı uyguluyorsanız Raspberry Pi örneği uygulamasında gösterilir.
Kurulum
Bu bölümde, geliştirme ortamınızı ve ayarlarınızı yönetmeyle ilgili Metin Sınıflandırıcı'yı kullanmak için özel olarak kod projeleri. Şu konularda genel bilgi için: MediaPipe Tasks'ı kullanmak için geliştirme ortamınızı ayarlayarak daha fazla bilgi için Python kurulum kılavuzu.
Paketler
Metin Sınıflandırıcı, mediapipe pip paketini kullanır. Chrome Web Mağazası'ndaki aşağıdaki bağımlılıkları içerir:
$ python -m pip install mediapipe
İçe aktarılanlar
Metin Sınıflandırıcı görev işlevlerine erişmek için aşağıdaki sınıfları içe aktarın:
from mediapipe.tasks import python
from mediapipe.tasks.python import text
Model
MediaPipe Metin Sınıflandırıcı görevi bu görevi görebilir. Metin Sınıflandırıcı için eğitilen modeller hakkında daha fazla bilgi almak üzere bkz. göreve genel bakış Modeller bölümü.
Bir model seçip indirin, ardından bu modeli yerel bir dizinde depolayın:
model_path = '/absolute/path/to/text_classifier.tflite'
BaseOptions nesnesi model_asset_path ile modelin yolunu belirtin
parametresini kullanın:
base_options = BaseOptions(model_asset_path=model_path)
Görevi oluşturma
MediaPipe Metin Sınıflandırıcı görevi,create_from_options
görevi görebilir. create_from_options işlevi, yapılandırma için değerleri kabul eder
seçeneklerini ayarlayın. Görevi şu komutla da başlatabilirsiniz:
create_from_model_path fabrika işlevi. create_from_model_path
işlevi, eğitilen model dosyasının göreli veya mutlak yolunu kabul eder.
Yapılandırma seçenekleri hakkında daha fazla bilgi için bkz.
Yapılandırma seçenekleri.
Aşağıdaki kod, bu görevin nasıl oluşturulacağını ve yapılandırılacağını gösterir.
base_options = python.BaseOptions(model_asset_path=model_path)
options = text.TextClassifierOptions(base_options=base_options)
with python.text.TextClassifier.create_from_options(options) as classifier:
classification_result = classifier.classify(text)
Yapılandırma seçenekleri
Bu görev, Android uygulamaları için aşağıdaki yapılandırma seçeneklerini içerir:
| Seçenek Adı | Açıklama | Değer Aralığı | Varsayılan Değer |
|---|---|---|---|
display_names_locale |
görev modelinin meta verileri (varsa). Şunun için varsayılan: en
İngilizce. Özel bir modelin meta verilerine yerelleştirilmiş etiketler ekleyebilirsiniz
TensorFlow Lite Metadata Writer API'yi kullanarak
| Yerel ayar kodu | en |
max_results |
İsteğe bağlı maksimum puanlı sınıflandırma sonucu sayısını şu değere ayarlar: dön. < 0 ise tüm mevcut sonuçlar döndürülür. | Pozitif sayılar | -1 |
score_threshold |
Şu kriterde sağlanan tahmini geçersiz kılan bir tahmin puanı eşiğini belirler: model meta verileri (varsa). Bu değerin altındaki sonuçlar reddedilir. | Herhangi bir kayan nokta | Ayarlanmadı |
category_allowlist |
İzin verilen kategori adlarının isteğe bağlı listesini ayarlar. Boş değilse
kategori adı bu kümede bulunmayan sınıflandırma sonuçları
filtrelendi. Yinelenen veya bilinmeyen kategori adları yoksayılır.
Bu seçenek category_denylist ile birlikte kullanılamaz ve
her ikisi de hataya neden olur. |
Tüm dizeler | Ayarlanmadı |
category_denylist |
İzin verilmeyen kategori adlarının isteğe bağlı listesini ayarlar. Eğer
Boş olmayan, kategori adı bu kümede bulunan sınıflandırma sonuçları filtrelenir
çıkar. Yinelenen veya bilinmeyen kategori adları yoksayılır. Bu seçenek birlikte
hariç tutmanın yanı sıra her iki sonucun da hatalı olarak kullanılmasıdır.category_allowlist |
Tüm dizeler | Ayarlanmadı |
Verileri hazırlama
Metin Sınıflandırıcı, metin (str) verileriyle çalışır. Görev, veri girişini işler
ön işleme dahil edilir.
Tüm ön işlemler, classify işlevi içinde gerçekleştirilir. Gerek yok
ek ön işleme yöntemini kullanabilirsiniz.
input_text = 'The input text to be classified.'
Görevi çalıştırma
Metin Sınıflandırıcı, çıkarımları tetiklemek için classify işlevini kullanır. Metin için
sınıflandırmasında ise bu, giriş metni için olası kategorilerin döndürülmesi anlamına gelir.
Aşağıdaki kod, görevle işlemin nasıl yürütüleceğini gösterir modeli.
with python.text.TextClassifier.create_from_options(options) as classifier:
classification_result = classifier.classify(text)
Sonuçları işleme ve görüntüleme
Metin Sınıflandırıcı, liste içeren bir TextClassifierResult nesnesi oluşturur
farklı olasılık seçeneklerini görebilirsiniz. Kategoriler
Bu nedenle, farklı kategoriler istiyorsanız farklı bir model seçin,
veya mevcut bir tanesini yeniden eğitebilirsiniz.
Aşağıda, bu görevdeki çıkış verilerinin bir örneği gösterilmektedir:
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
Bu sonuç, giriş metninde BERT sınıflandırıcı çalıştırılarak elde edilmiştir:
"an imperfect but overall entertaining mystery".