L'attività Classificatore di testo MediaPipe consente di classificare il testo in un insieme di categorie definite, come sentiment positivo o negativo. Le categorie sono determinate dal modello utilizzato e dalle modalità di addestramento. Queste istruzioni mostrano come usare il classificatore di testo per app web e JavaScript.
Puoi vedere questa attività in azione visualizzando la demo. Per ulteriori informazioni sulle funzionalità, sui modelli e sulle opzioni di configurazione di questa attività, consulta la Panoramica.
Esempio di codice
Il codice di esempio per il classificatore di testo fornisce un'implementazione completa di questa attività in JavaScript come riferimento. Questo codice ti consente di testare questa attività e di iniziare a creare la tua app di classificazione del testo. Puoi visualizzare, eseguire e modificare il codice di esempio di Text Classifier utilizzando solo il tuo browser web.
Configurazione
In questa sezione vengono descritti i passaggi chiave per configurare l'ambiente di sviluppo e codificare i progetti in modo specifico per l'utilizzo di Text Classifier. Per informazioni generali sulla configurazione dell'ambiente di sviluppo per l'utilizzo di Attività MediaPipe, inclusi i requisiti di versione della piattaforma, consulta la Guida alla configurazione per il web.
Pacchetti JavaScript
Il codice del classificatore di testo è disponibile tramite il pacchetto @mediapipe/tasks-text. Puoi trovare e scaricare queste librerie dai link forniti nella Guida alla configurazione della piattaforma.
Puoi installare i pacchetti richiesti con il codice seguente per la gestione temporanea locale utilizzando il comando seguente:
npm install @mediapipe/tasks-text
Se vuoi eseguire il deployment su un server, puoi utilizzare un servizio di rete CDN (Content Delivery Network), come jsDelivr per aggiungere il codice direttamente alla pagina HTML, come indicato di seguito:
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text@0.1/text-bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
Modello
L'attività Classificatore di testo MediaPipe richiede un modello addestrato compatibile con questa attività. Per ulteriori informazioni sui modelli addestrati disponibili per il classificatore di testo, consulta la sezione Modelli della panoramica dell'attività.
Seleziona e scarica un modello, quindi archivialo all'interno della directory del progetto:
<dev-project-root>/assets/bert_text_classifier.tflite
Specifica il percorso del modello con il parametro modelAssetPath dell'oggetto baseOptions, come mostrato di seguito:
baseOptions: {
modelAssetPath: `/assets/bert_text_classifier.tflite`
}
Creare l'attività
Utilizza una delle funzioni TextClassifier.createFrom...() del classificatore di testo per
preparare l'attività all'esecuzione delle inferenze. Puoi utilizzare la funzione createFromModelPath()
con un percorso relativo o assoluto al file del modello addestrato. L'esempio di codice riportato di seguito mostra l'uso della funzione TextClassifier.createFromOptions(). Per ulteriori informazioni sulle opzioni di configurazione disponibili, consulta Opzioni di configurazione.
Il codice seguente mostra come creare e configurare questa attività:
async function createClassifier() {
const textFiles = await FilesetResolver.forTextTasks("https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text@latest/wasm/");
textClassifier = await TextClassifier.createFromOptions(
textFiles,
{
baseOptions: {
modelAssetPath: `https://storage.googleapis.com/mediapipe-tasks/text_classifier/bert_text_classifier.tflite`
},
maxResults: 5
}
);
}
createClassifier();
Opzioni di configurazione
Questa attività prevede le seguenti opzioni di configurazione per le applicazioni web e JavaScript:
| Nome opzione | Descrizione | Intervallo di valori | Valore predefinito |
|---|---|---|---|
displayNamesLocale |
Imposta la lingua delle etichette da utilizzare per i nomi visualizzati forniti nei metadati del modello dell'attività, se disponibili. Il valore predefinito è en per
l'inglese. Puoi aggiungere etichette localizzate ai metadati di un modello personalizzato utilizzando l'API Metadata Writer di TensorFlow Lite
| Codice impostazioni internazionali | it |
maxResults |
Imposta il numero massimo facoltativo di risultati di classificazione con il punteggio più alto da restituire. Se < 0, verranno restituiti tutti i risultati disponibili. | Eventuali numeri positivi | -1 |
scoreThreshold |
Imposta la soglia del punteggio di previsione che sostituisce quella fornita nei metadati del modello (se presenti). I risultati inferiori a questo valore vengono rifiutati. | Qualsiasi elemento in virgola mobile | Non impostata |
categoryAllowlist |
Consente di impostare l'elenco facoltativo di nomi di categorie consentite. Se il campo non è vuoto,
i risultati della classificazione il cui nome categoria non è presente in questo set verranno
filtrati. I nomi di categoria duplicati o sconosciuti vengono ignorati.
Questa opzione si esclude a vicenda con categoryDenylist e l'utilizzo di entrambe genera un errore. |
Qualsiasi stringa | Non impostata |
categoryDenylist |
Consente di impostare l'elenco facoltativo di nomi di categorie non consentiti. Se il campo non è vuoto, i risultati di classificazione il cui nome di categoria è presente in questo set verranno filtrati. I nomi di categoria duplicati o sconosciuti vengono ignorati. Questa opzione si esclude a vicenda con categoryAllowlist e l'uso di entrambe genera un errore. |
Qualsiasi stringa | Non impostata |
Preparazione dei dati
Il classificatore di testo funziona con i dati di testo (String). L'attività gestisce la pre-elaborazione dell'input di dati, inclusa la tokenizzazione e la pre-elaborazione del tensore.
L'intera pre-elaborazione viene gestita all'interno della funzione classify(). Non è necessaria
un'ulteriore pre-elaborazione del testo di input.
const inputText = "The input text to be classified.";
Esegui l'attività
Il classificatore di testo utilizza la funzione classify() per attivare le inferenze. Per la classificazione del testo, ciò significa restituire le possibili categorie per il testo di input.
Il seguente codice mostra come eseguire l'elaborazione con il modello di attività.
// Wait to run the function until inner text is set
const result: TextClassifierResult = await textClassifier.classify(
inputText
);
Gestire e visualizzare i risultati
Il classificatore di testo restituisce un TextClassifierResult che contiene l'elenco di possibili categorie per il testo di input. Le categorie sono definite dal modello utilizzato, quindi se vuoi categorie diverse, scegli un modello diverso o riaddestra uno esistente.
Di seguito è riportato un esempio dei dati di output di questa attività:
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
Questo risultato è stato ottenuto eseguendo il classificatore BERT sul testo di input:
"an imperfect but overall entertaining mystery".