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エンティティ抽出 (Extract Entities Using Deep Learning)] ツールで使用できます。 以下の手順でモデルを使用します。

エンティティの抽出

テキスト ファイルからエンティティを抽出するには、以下の手順を実行します。

1. Named Entity Recognition 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エンティティ抽出 (Extract Entities 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. [入力フォルダー] - 指定エンティティの抽出が実行されるテキスト ファイルが存在するフォルダー。
   2. [出力テーブル] - 抽出されたエンティティが格納される出力フィーチャクラスまたはテーブル。 ロケーターが入力されて、モデルが住所を抽出する場合は、抽出された住所をジオコーディングすることでフィーチャクラスが生成されます。
   3. [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. [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] - 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)。 これは、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。 デフォルト値は 512 です。

      

   5. 抽出された場所エンティティをジオコーディングするには、[詳細] オプションを使用します。
      • [バッチ サイズ] - バッチ サイズを増やすと、ツールのパフォーマンスが向上します。ただし、バッチ サイズの増加に伴って、使用されるメモリ量も多くなります。
      • [ロケーション ゾーン] - 住所が位置すると予期される地理的な地域またはゾーン。
      • [入力ロケーター] - 入力されたテキスト ドキュメントで検出された住所のジオコーディングに使用するロケーター。

      

5. [プロセッサ 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。

   処理が終了すると、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。