許容されるデータ形式

  • [アーティクル]

カスタム テキスト分類にデータをインポートする場合は、特定の形式に従う必要があります。 インポートするデータがない場合は、プロジェクトを作成し、Language Studio を使ってドキュメントにラベルを付けることができます。

ラベルのファイル形式

ラベル ファイルは下記の json 形式である必要があります。 これにより、ご利用のラベルをプロジェクトにインポートできます。

{
    "projectFileVersion": "2022-05-01",
    "stringIndexType": "Utf16CodeUnit",
    "metadata": {
      "projectKind": "CustomMultiLabelClassification",
      "storageInputContainerName": "{CONTAINER-NAME}",
      "projectName": "{PROJECT-NAME}",
      "multilingual": false,
      "description": "Project-description",
      "language": "en-us"
    },
    "assets": {
      "projectKind": "CustomMultiLabelClassification",
      "classes": [
        {
          "category": "Class1"
        },
        {
          "category": "Class2"
        }
      ],
      "documents": [
          {
              "location": "{DOCUMENT-NAME}",
              "language": "{LANGUAGE-CODE}",
              "dataset": "{DATASET}",
              "classes": [
                  {
                      "category": "Class1"
                  },
                  {
                      "category": "Class2"
                  }
              ]
          }
      ]
  }
Key プレースホルダー 値 例
複数言語 true データセットで複数の言語のドキュメントを得ることを可能とするブール値であり、モデルがデプロイされる場合に、サポートする任意の言語 (必ずしもトレーニング ドキュメントに含まれているとは限りません) でモデルに関するクエリを実行することができます。 多言語サポートの詳細については、言語サポートをご覧ください。 true
projectName {PROJECT-NAME} プロジェクト名 myproject
storageInputContainerName {CONTAINER-NAME} コンテナー名 mycontainer
クラス [] プロジェクト内のすべてのクラスを含む配列。 これらはドキュメントの分類先となるクラスです。 []
ドキュメント [] プロジェクト内のすべてのドキュメントと、このドキュメントにラベル付けされたクラスを含む配列。 []
location {DOCUMENT-NAME} ストレージ コンテナー内のドキュメントの場所。 すべてのドキュメントはコンテナーのルートに含まれているので、この値はドキュメント名にする必要があります。 doc1.txt
dataset {DATASET} トレーニング前に分割される場合、このファイルの移動先のテスト セット。 詳細については、モデルのトレーニング方法に関する記事を参照してください。 このフィールドで使用できる値は Train および Test です。 Train

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