งาน MediaPipe Text Classifier ช่วยให้คุณจัดประเภทข้อความเป็นชุดหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ เช่น ความรู้สึกเชิงบวกหรือลบ หมวดหมู่จะเป็นตัวกำหนดโมเดลที่คุณใช้และการฝึกโมเดลนั้น วิธีการเหล่านี้จะแสดงวิธีใช้ตัวแยกประเภทข้อความสำหรับเว็บและแอป JavaScript
คุณสามารถดูงานนี้ในการใช้งานจริงโดยดูการสาธิต สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสามารถ โมเดล และตัวเลือกการกำหนดค่าของงานนี้ โปรดดูที่ภาพรวม
ตัวอย่างโค้ด
โค้ดตัวอย่างสำหรับตัวแยกประเภทข้อความจะแสดงการติดตั้งใช้งานที่สมบูรณ์ใน JavaScript เพื่อเป็นข้อมูลอ้างอิง โค้ดนี้จะช่วยคุณทดสอบงานนี้และเริ่มสร้างแอปการแยกประเภทข้อความของคุณเอง คุณดู เรียกใช้ และแก้ไขโค้ดตัวอย่างตัวแยกประเภทข้อความได้โดยใช้เพียงเว็บเบราว์เซอร์
ตั้งค่า
ส่วนนี้จะอธิบายขั้นตอนสำคัญในการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาและโปรเจ็กต์โค้ดเพื่อใช้ตัวแยกประเภทข้อความโดยเฉพาะ สำหรับข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับการตั้งค่าสภาพแวดล้อมการพัฒนาสำหรับการใช้ MediaPipe Tasks รวมถึงข้อกำหนดเวอร์ชันแพลตฟอร์ม โปรดดูคู่มือการตั้งค่าสำหรับเว็บ
แพ็กเกจ JavaScript
รหัสตัวแยกประเภทข้อความใช้ได้ในแพ็กเกจ @mediapipe/tasks-text คุณจะค้นหาและดาวน์โหลดไลบรารีเหล่านี้ได้จากลิงก์ที่ให้ไว้ใน
คู่มือการตั้งค่าของแพลตฟอร์ม
คุณติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็นได้ด้วยโค้ดต่อไปนี้สำหรับการทดลองใช้ในเครื่องโดยใช้คำสั่งต่อไปนี้
npm install @mediapipe/tasks-text
หากต้องการทำให้เซิร์ฟเวอร์ใช้งานได้ คุณสามารถใช้บริการเครือข่ายนำส่งข้อมูล (CDN) เช่น jsDelivr เพื่อเพิ่มโค้ดลงในหน้า HTML โดยตรงได้ดังนี้
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text@0.1/text-bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
รุ่น
งาน MediaPipe Text Classifier ต้องใช้โมเดลที่ฝึกแล้วซึ่งเข้ากันได้กับงานนี้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่ฝึกแล้วที่พร้อมใช้งานสำหรับตัวแยกประเภทข้อความได้ที่ภาพรวมงานส่วนโมเดล
เลือกและดาวน์โหลดโมเดล แล้วจัดเก็บไว้ในไดเรกทอรีโปรเจ็กต์ โดยทำดังนี้
<dev-project-root>/assets/bert_text_classifier.tflite
ระบุเส้นทางของโมเดลด้วยพารามิเตอร์ baseOptions ออบเจ็กต์ modelAssetPath ดังที่แสดงด้านล่าง
baseOptions: {
modelAssetPath: `/assets/bert_text_classifier.tflite`
}
สร้างงาน
ใช้ฟังก์ชันตัวแยกประเภทข้อความ TextClassifier.createFrom...() เพื่อเตรียมงานสำหรับการอนุมาน คุณจะใช้ฟังก์ชัน createFromModelPath() กับเส้นทางแบบสัมพัทธ์หรือสัมบูรณ์ไปยังไฟล์โมเดลที่ฝึกแล้วได้ ตัวอย่างโค้ดด้านล่างสาธิตการใช้ฟังก์ชัน TextClassifier.createFromOptions() ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับตัวเลือกการกำหนดค่าที่ใช้ได้ที่หัวข้อตัวเลือกการกำหนดค่า
โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีการสร้างและกำหนดค่างานนี้
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();
ตัวเลือกการกำหนดค่า
งานมีตัวเลือกการกำหนดค่าต่อไปนี้สำหรับแอปพลิเคชันบนเว็บและ JavaScript
| ชื่อตัวเลือก | คำอธิบาย | ช่วงของค่า | ค่าเริ่มต้น |
|---|---|---|---|
displayNamesLocale |
ตั้งค่าภาษาของป้ายกำกับที่จะใช้กับชื่อที่แสดงซึ่งระบุไว้ในข้อมูลเมตาของโมเดลของงาน หากมี ค่าเริ่มต้นคือ en สำหรับภาษาอังกฤษ คุณเพิ่มป้ายกำกับที่แปลเป็นภาษาท้องถิ่นลงในข้อมูลเมตาของโมเดลที่กำหนดเองได้โดยใช้ TensorFlow Lite Metadata Writer API
| รหัสภาษา | en |
maxResults |
ตั้งค่าจำนวนสูงสุดของผลลัพธ์การจัดประเภทที่มีคะแนนสูงสุด หากต้องการแสดงผล หาก < 0 ระบบจะแสดงผลทั้งหมดที่มี | ตัวเลขจำนวนบวกใดก็ได้ | -1 |
scoreThreshold |
ตั้งค่าเกณฑ์คะแนนการคาดการณ์ที่จะลบล้างเกณฑ์ที่ระบุไว้ในข้อมูลเมตาของโมเดล (หากมี) ผลลัพธ์ที่ต่ำกว่าค่านี้ถูกปฏิเสธ | จำนวนลอยตัวใดก็ได้ | ไม่ได้ตั้งค่า |
categoryAllowlist |
ตั้งค่ารายการตัวเลือกของชื่อหมวดหมู่ที่อนุญาต หากไม่ว่างเปล่า ผลลัพธ์การจัดประเภทที่ไม่มีชื่อหมวดหมู่ในชุดนี้จะถูกกรองออก ระบบจะไม่สนใจชื่อหมวดหมู่ที่ซ้ำกันหรือไม่รู้จัก
ตัวเลือกนี้ใช้ด้วยกันกับ categoryDenylist ไม่ได้ และการใช้ทั้ง 2 รายการจะทำให้เกิดข้อผิดพลาด |
สตริงใดก็ได้ | ไม่ได้ตั้งค่า |
categoryDenylist |
ตั้งค่ารายการตัวเลือกของชื่อหมวดหมู่ที่ไม่ได้รับอนุญาต หากไม่ว่างเปล่า ผลลัพธ์การจัดประเภทซึ่งมีชื่อหมวดหมู่อยู่ในชุดนี้จะถูกกรองออก ระบบจะไม่สนใจชื่อหมวดหมู่ที่ซ้ำกันหรือไม่รู้จัก ตัวเลือกนี้ใช้ด้วยกันกับ categoryAllowlist ไม่ได้เลย และใช้ทั้ง 2 ผลลัพธ์เกิดข้อผิดพลาด |
สตริงใดก็ได้ | ไม่ได้ตั้งค่า |
เตรียมข้อมูล
ตัวแยกประเภทข้อความใช้งานได้กับข้อมูลข้อความ (String) โดยงานนี้จะจัดการการประมวลผลอินพุตข้อมูลล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงการแปลงข้อมูลเป็นโทเค็นและการประมวลผลล่วงหน้าของ tensor
การประมวลผลล่วงหน้าทั้งหมดได้รับการจัดการภายในฟังก์ชัน classify() ไม่จำเป็นต้องประมวลผลข้อความอินพุตล่วงหน้าเพิ่มเติม
const inputText = "The input text to be classified.";
เรียกใช้งาน
ตัวแยกประเภทข้อความใช้ฟังก์ชัน classify() เพื่อทริกเกอร์การอนุมาน สำหรับการจัดประเภทข้อความ การดำเนินการนี้หมายถึงการแสดงผลหมวดหมู่ที่เป็นไปได้สำหรับข้อความอินพุต
โค้ดต่อไปนี้แสดงวิธีเรียกใช้การประมวลผลด้วยโมเดลงาน
// Wait to run the function until inner text is set
const result: TextClassifierResult = await textClassifier.classify(
inputText
);
แฮนเดิลและแสดงผลลัพธ์
ตัวแยกประเภทข้อความจะแสดง TextClassifierResult ซึ่งมีรายการหมวดหมู่ที่เป็นไปได้สำหรับข้อความอินพุต หมวดหมู่จะกำหนดโดยโมเดลที่คุณใช้ ดังนั้นหากต้องการหมวดหมู่ที่แตกต่างกัน ให้เลือกโมเดลอื่น หรือฝึกรูปแบบที่มีอยู่อีกครั้ง
ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงตัวอย่างข้อมูลเอาต์พุตจากงานนี้
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
ผลลัพธ์นี้ได้มาจากการเรียกใช้ตัวแยกประเภท BERT กับข้อความอินพุต: "an imperfect but overall entertaining mystery"