Classifica testo

Definire le categorie in base alle quali il testo nei documenti può essere classificato.

Questo argomento descrive come classificare il testo. Se si desidera classificare i documenti, utilizzare l'applicazione Content Mining. Per ulteriori informazioni, vedere Tipi di classificatori.

Aggiungere un classificatore di testo per assegnare il testo dai documenti nella raccolta in categorie. Discovery utilizza le etichette e gli esempi di testo forniti per prevedere le categorie di testo nella tua raccolta.

Per creare un classificatore di testo, completare i seguenti passaggi:

1. Creare un file CSV che contiene testo di esempio seguito dalla relativa etichetta di categoria per riga.

   Il file CSV deve avere il formato di codifica UTF-8 e deve soddisfare i seguenti requisiti:

   • Il formato deve essere text,label. text è il testo di esempio e label è il nome della categoria.

     Aggiungere frasi complete come voci di testo. Non includere righe vuote nel file CSV.

     È possibile aggiungere altre colonne label se si desidera applicare più di un'etichetta alla frase nella colonna text. Ad esempio, text,label,label.

   • Il file deve avere almeno due colonne senza intestazioni.

   • Aggiungere 10 o più voci per ogni categoria che si desidera definire. Il numero minimo di voci richieste per categoria è 3. Più esempi fornisci per ogni categoria, meglio il classificatore può prevedere le categorie di altro contenuto nella tua raccolta.

   Il seguente esempio è un file CSV che definisce due categorie, denominate facility_temperature e catering. Il testo di esempio è costituito dal feedback dei partecipanti alla conferenza.

   The rooms were too cold.,facility_temperature
   Breakfast did not include gluten-free options.,catering
   The rooms were too warm.,facility_temperature
   I was very comfortable in the session rooms.,facility_temperature
   The awards dinner was delicious.,catering
   Coffee ran out during one of the breaks.,catering
   The temperature was not comfortable.,facility_temperature
   I was very happy with the selection at lunch.,catering
   It was nice that you provided tea and coffee. Tea drinkers are often ignored.,catering
   Can you turn up the air conditioning? I was very warm.,facility_temperature
   My teeth were chattering because I was so cold.,facility_temperature
   The speaker left the room to find someone to adjust the temperature.,facility_temperature
   Would you consider an all-vegan menu next year?,catering
   I would like lemonade and iced tea to be served during the breaks.,catering
   The lunch staff was excellent.,catering
   Appreciated the fresh blueberry muffins at breakfast.,catering
   The hotel staff adjusted the temperature in my session room as soon as I asked. Excellent service!,facility_temperature
   Every meal was delicious and there was something for everyone.,catering
   The seats under the skylights were not comfortable. Too hot.,facility_temperature
   I was comfortable everywhere in the conference center. I never needed my emergency sweater.,facility_temperature
   

2. Dalla sezione Teach domain concepts del pannello Improvement tools e fai clic su Text classifiers.

3. Fai clic su Carica.

4. Specificare un nome per il classificatore, quindi scegliere la lingua utilizzata nel file CSV.

5. Fare clic su Carica per ricercare il file CSV creato in precedenza.

6. Fai clic su Crea.

   Viene creato un ampliamento del classificatore in base ai dati di formazione che hai fornito.

7. Scegli la raccolta e il campo in cui vuoi applicare l'arricchimento del classificatore di testo e fai quindi clic su Applica.

Il seguente esempio mostra come un arricchimento creato con il file CSV di esempio come i suoi dati di addestramento potrebbe classificare il testo in un documento. Nell'output, l'arricchimento del classificatore applica l'etichetta facility_temperature al testo del documento. label è memorizzato nell'array enriched_{field_name}, all'interno dell'array classes.

{
  "enriched_text": [
    {
      "classes": [
        {
          "confidence": 0.999692440032959,
          "label": "facility_temperature"
        }
      ]
    }
  ],
  "text": [
    "I think more attendees would stay awake in the sessions if the rooms were colder."
  ]
}