Transformar texto con aprendizaje profundo (GeoAI)

Resumen

Ejecuta un modelo entrenado de secuencia a secuencia en un campo de texto de una tabla o clase de entidad y lo actualiza con un nuevo campo con el texto convertido, transformado o traducido.

Más información sobre cómo funciona Transformación de texto

Uso

• Esta herramienta requiere la instalación de marcos de aprendizaje profundo. Para configurar su equipo para usar marcos de aprendizaje profundo en ArcGIS AllSource, consulte Instalar marcos de aprendizaje profundo para ArcGIS.

• Esta herramienta requiere un archivo de definición de modelo que contenga información del modelo entrenado. El modelo se puede entrenar con la herramienta Entrenar modelo de clasificación de texto. El valor del parámetro Archivo de definición de modelo de entrada puede ser un archivo JSON de definición de modelo de Esri (.emd), o un paquete de modelo de aprendizaje profundo (.dlpk). Los archivos de modelo pueden almacenarse localmente o alojarse en ArcGIS Living Atlas.

• Esta herramienta se puede ejecutar en una CPU o una GPU. Sin embargo, el aprendizaje profundo requiere gran potencia de cómputo y se recomienda una GPU. Para ejecutar esta herramienta con la GPU, configure el entorno Tipo de procesador en GPU. Si tiene más de una GPU, especifique el entorno de Id. de GPU en su lugar.

• Para obtener información sobre los requisitos para ejecutar esta herramienta y los problemas que pueden presentarse, consulte Preguntas frecuentes sobre el aprendizaje profundo.

Parámetros

Cuadro de diálogo

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Tabla de entrada	La tabla o clase de entidad poligonal, de punto o de línea de entrada que contiene el texto que se transformará.	Feature Layer; Table View
Campo de texto	Un campo de texto en la tabla o clase de entidad de entrada que contiene el texto que se transformará.	Field
Archivo de definición de modelo de entrada	El modelo entrenado que se utilizará para la clasificación. El archivo de definición de modelo puede ser un archivo JSON de definición de modelo de Esri (.emd), o un paquete de modelo de aprendizaje profundo (.dlpk) almacenado localmente o alojado en ArcGIS Living Atlas (.dlpk_remote).	File
Campo de resultado (Opcional)	Nombre del campo que contendrá el texto transformado en la tabla o clase de entidad de salida. El nombre de campo predeterminado es Result.	String
Argumentos de modelo (Opcional)	Argumentos adicionales, como un umbral de confianza, que se utilizarán para ajustar la sensibilidad del modelo. La herramienta rellenará los nombres de los argumentos.	Value Table
Tamaño de lote (Opcional)	El número de muestras de entrenamiento que se procesarán a la vez. El valor predeterminado es 4. Aumentar el tamaño de lote puede mejorar el rendimiento de la herramienta; sin embargo, a medida que aumenta el tamaño del lote, se utiliza más memoria. Si se produce un error de memoria insuficiente, utilice un tamaño de lote más pequeño.	Double
Longitud mínima de secuencia (Opcional)	El número mínimo de caracteres de la cadena de texto de salida. El valor predeterminado es 20.	Double
Longitud máxima de secuencia (Opcional)	El número máximo de caracteres de la cadena de texto de salida. El valor predeterminado es 50.	Double

Salida derivada

Etiqueta	Explicación	Tipo de datos
Tabla actualizada	La tabla o clase de entidad poligonal, de punto o de línea de salida que contiene el texto transformado que se deriva de los datos de entrada.	Table View; Feature Layer

Python

arcpy.geoai.TransformTextUsingDeepLearning(in_table, text_field, in_model_definition_file, {result_field}, {model_arguments}, {batch_size}, {minimum_sequence_length}, {maximum_sequence_length})

Nombre	Explicación	Tipo de datos
in_table	La tabla o clase de entidad poligonal, de punto o de línea de entrada que contiene el texto que se transformará.	Feature Layer; Table View
text_field	Un campo de texto en la tabla o clase de entidad de entrada que contiene el texto que se transformará.	Field
in_model_definition_file	El modelo entrenado que se utilizará para la clasificación. El archivo de definición de modelo puede ser un archivo JSON de definición de modelo de Esri (.emd), o un paquete de modelo de aprendizaje profundo (.dlpk) almacenado localmente o alojado en ArcGIS Living Atlas (.dlpk_remote).	File
result_field (Opcional)	Nombre del campo que contendrá el texto transformado en la tabla o clase de entidad de salida. El nombre de campo predeterminado es Result.	String
model_arguments [model_arguments,...] (Opcional)	Argumentos adicionales, como un umbral de confianza, que se utilizarán para ajustar la sensibilidad del modelo. La herramienta rellenará los nombres de los argumentos.	Value Table
batch_size (Opcional)	El número de muestras de entrenamiento que se procesarán a la vez. El valor predeterminado es 4. Aumentar el tamaño de lote puede mejorar el rendimiento de la herramienta; sin embargo, a medida que aumenta el tamaño del lote, se utiliza más memoria. Si se produce un error de memoria insuficiente, utilice un tamaño de lote más pequeño.	Double
minimum_sequence_length (Opcional)	El número mínimo de caracteres de la cadena de texto de salida. El valor predeterminado es 20.	Double
maximum_sequence_length (Opcional)	El número máximo de caracteres de la cadena de texto de salida. El valor predeterminado es 50.	Double

Salida derivada

Nombre	Explicación	Tipo de datos
updated_table	La tabla o clase de entidad poligonal, de punto o de línea de salida que contiene el texto transformado que se deriva de los datos de entrada.	Table View; Feature Layer

Muestra de código

Ejemplo de TransformTextUsingDeepLearning (ventana de Python)

El siguiente script de la ventana de Python muestra cómo utilizar la función TransformTextUsingDeepLearning.

# Name: TransformText.py
# Description: Translate text from English to German
#
# Requirements: ArcGIS Pro Advanced license

# Import system modules
import arcpy
import os

arcpy.env.workspace = "C:/textanalysisexamples/data"

# Set local variables
in_table = os.path.join("translationdata")
pretrained_model_path_emd = "c:\\translatedata\\Seq2Seq.emd"

# Run Transform Text Using Deep Learning
arcpy.geoai.TransformTextUsingDeepLearning(in_table, "EnglishText", pretrained_model_path_emd)

Entornos

Tipo de procesador, Id. de GPU