モデルの使用

このモデルは、ArcGIS Pro の GeoAI ツールボックスからアクセスできる [ディープ ラーニングを使用したテキストの分類 (Classify Text Using Deep Learning)] ツールで使用できます。

テキストの分類

以下の手順でテキストを分類します。

1. Country Classification モデルを ArcGIS Living Atlas of the World からダウンロードします。
2. [解析] タブの [ツール] を参照します。

   

3. [ジオプロセシング] ウィンドウの [ツールボックス] タブをクリックし、[GeoAI ツール] を選択して、[テキスト分析] の下の [ディープ ラーニングを使用したテキストの分類 (Classify Text Using Deep Learning)] ツールを参照します。

   

4. [パラメーター] タブで、次のように変数を設定します。
   1. [入力テーブル] - 分類されるテキストを含む、入力ポイント、ライン、ポリゴン フィーチャクラス、またはテーブル。
   2. [テキスト フィールド] - 入力フィーチャクラスまたはテーブル内の住所フィールド。
   3. [入力モデル定義] - 事前トレーニングされた、または微調整されたモデルの .dlpk ファイルを選択します。
   4. [クラス ラベル フィールド] - 分類されたテキストを含む、出力フィーチャクラスまたはテーブルのフィールドの名前。 デフォルトのフィールド名は ClassLabel です。
   5. [モデル引数] (オプション) - 必要に応じて引数の値を変更します。
      • [Sequence_length] - デフォルト値は 512 です。 これは、モデルのトレーニングで考慮されるトレーニング データの最大シーケンス長 (トークン化後のサブワード レベル) です。 HuggingFace トランスフォーマー バックボーンを持つモデルに限り適用できます。

      

5. [プロセッサー タイプ] で [CPU] または [GPU] を選択して、[環境] タブの変数を設定します。

   可能であれば [GPU] を選択し、[GPU ID] を、使用する GPU に設定することをお勧めします。

   

6. [実行] をクリックします。

   出力レイヤーまたはテーブルがマップに追加されます。 [属性テーブル] をクリックして出力を確認します。