Tugas MediaPipe Text Classifier memungkinkan Anda mengklasifikasikan teks ke dalam kumpulan kategori yang ditentukan, seperti sentimen positif atau negatif. Kategori ini menentukan model yang Anda gunakan dan cara model tersebut dilatih. Petunjuk ini menunjukkan cara menggunakan Text Classifier untuk aplikasi web dan JavaScript.
Anda dapat melihat cara kerja tugas ini dengan melihat demo. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang kemampuan, model, dan opsi konfigurasi tugas ini, lihat Ringkasan.
Contoh kode
Kode contoh untuk Pengklasifikasi Teks menyediakan implementasi lengkap tugas ini di JavaScript sebagai referensi Anda. Kode ini membantu Anda menguji tugas ini dan mulai membuat aplikasi klasifikasi teks Anda sendiri. Anda dapat melihat, menjalankan, dan mengedit kode contoh Text Classifier hanya menggunakan browser web.
Penyiapan
Bagian ini menjelaskan langkah-langkah utama untuk menyiapkan lingkungan pengembangan dan membuat kode project secara khusus untuk menggunakan Pengklasifikasi Teks. Untuk mengetahui informasi umum tentang cara menyiapkan lingkungan pengembangan untuk menggunakan MediaPipe Tasks, termasuk persyaratan versi platform, lihat Panduan penyiapan untuk Web.
Paket JavaScript
Kode Pengklasifikasi Teks tersedia melalui
paket
@mediapipe/tasks-text. Anda dapat menemukan dan mendownload library ini dari link yang disediakan di
Panduan penyiapan platform.
Anda dapat menginstal paket yang diperlukan dengan kode berikut untuk staging lokal menggunakan perintah berikut:
npm install @mediapipe/tasks-text
Jika ingin melakukan deployment ke server, Anda dapat menggunakan layanan jaringan penayangan konten (CDN), seperti jsDelivr, untuk menambahkan kode langsung ke halaman HTML Anda, sebagai berikut:
<head>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-text@0.1/text-bundle.js"
crossorigin="anonymous"></script>
</head>
Model
Tugas MediaPipe Text Classifier memerlukan model terlatih yang kompatibel dengan tugas ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang model terlatih yang tersedia untuk Pengklasifikasi Teks, lihat bagian Model ringkasan tugas.
Pilih dan download model, lalu simpan dalam direktori project Anda:
<dev-project-root>/assets/bert_text_classifier.tflite
Tentukan jalur model dengan parameter modelAssetPath objek baseOptions, seperti yang ditunjukkan di bawah:
baseOptions: {
modelAssetPath: `/assets/bert_text_classifier.tflite`
}
Membuat tugas
Gunakan salah satu fungsi TextClassifier.createFrom...() Pengklasifikasi Teks untuk menyiapkan tugas guna menjalankan inferensi. Anda dapat menggunakan fungsi createFromModelPath() dengan jalur relatif atau absolut ke file model yang telah dilatih. Contoh
kode di bawah menunjukkan penggunaan fungsi
TextClassifier.createFromOptions(). Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang opsi konfigurasi yang tersedia, lihat
Opsi konfigurasi.
Kode berikut menunjukkan cara membangun dan mengonfigurasi tugas ini:
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();
Opsi konfigurasi
Tugas ini memiliki opsi konfigurasi berikut untuk aplikasi Web dan JavaScript:
| Nama Opsi | Deskripsi | Rentang Nilai | Nilai Default |
|---|---|---|---|
displayNamesLocale |
Menetapkan bahasa label yang akan digunakan untuk nama tampilan yang diberikan dalam
metadata model tugas, jika tersedia. Defaultnya adalah en untuk bahasa Inggris. Anda dapat menambahkan label yang dilokalkan ke metadata model kustom menggunakan TensorFlow Lite Metadata Writer API
| Kode lokal | id |
maxResults |
Menetapkan jumlah maksimum opsional hasil klasifikasi dengan skor tertinggi yang akan ditampilkan. Jika < 0, semua hasil yang tersedia akan ditampilkan. | Semua bilangan positif | -1 |
scoreThreshold |
Menetapkan nilai minimum skor prediksi yang menggantikan skor yang diberikan dalam metadata model (jika ada). Hasil di bawah nilai ini ditolak. | Semua float | Tidak ditetapkan |
categoryAllowlist |
Menetapkan daftar opsional nama kategori yang diizinkan. Jika tidak kosong, hasil klasifikasi yang nama kategorinya tidak ada dalam kumpulan ini akan difilter. Nama kategori duplikat atau tidak diketahui akan diabaikan.
Opsi ini sama-sama bersifat eksklusif dengan categoryDenylist dan menggunakan
keduanya akan menghasilkan error. |
String apa pun | Tidak ditetapkan |
categoryDenylist |
Menetapkan daftar opsional nama kategori yang tidak diizinkan. Jika tidak kosong, hasil klasifikasi yang nama kategorinya ada dalam kumpulan ini akan difilter. Nama kategori duplikat atau tidak diketahui akan diabaikan. Opsi ini sama-sama bersifat eksklusif dengan categoryAllowlist dan menggunakan keduanya akan menghasilkan error. |
String apa pun | Tidak ditetapkan |
Menyiapkan data
Pengklasifikasi Teks berfungsi dengan data teks (String). Tugas ini menangani
prapemrosesan input data, termasuk tokenisasi dan pra-pemrosesan tensor.
Semua pra-pemrosesan ditangani dalam fungsi classify(). Tidak perlu
pemrosesan teks input tambahan terlebih dahulu.
const inputText = "The input text to be classified.";
Menjalankan tugas
Pengklasifikasi Teks menggunakan fungsi classify() untuk memicu inferensi. Untuk klasifikasi
teks, ini berarti menampilkan kemungkinan kategori untuk teks input.
Kode berikut menunjukkan cara menjalankan pemrosesan dengan model tugas.
// Wait to run the function until inner text is set
const result: TextClassifierResult = await textClassifier.classify(
inputText
);
Menangani dan menampilkan hasil
Pengklasifikasi Teks menghasilkan TextClassifierResult yang berisi daftar
kategori yang memungkinkan untuk teks input. Kategori ditentukan oleh model yang Anda gunakan. Jadi, jika Anda menginginkan kategori yang berbeda, pilih model lain, atau latih ulang model yang sudah ada.
Berikut ini contoh data output dari tugas ini:
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
Hasil ini diperoleh dengan menjalankan BERT-classifier pada teks input:
"an imperfect but overall entertaining mystery".