Classificar texto

Definir categorias por qual texto em seus documentos pode ser classificado.

Este tópico descreve como classificar o texto. Se desejar classificar documentos, use o aplicativo Content Mining. Para obter mais informações, consulte Tipos de classificadores.

Inclua um classificador de texto para designar texto de documentos em sua coleta em categorias. Discovery usa os rótulos e exemplos de texto que você fornece para prever as categorias de texto em sua coleta.

Para criar um classificador de texto, conclua as etapas a seguir:

1. Crie um arquivo CSV que contenha texto de exemplo seguido por seu rótulo de categoria por linha.

   O arquivo CSV deve estar em formato de codificação UTF-8 e deve atender aos seguintes requisitos:

   • O formato deve ser text,label. O text é o texto de exemplo e o label é o nome da categoria.

     Adicionar sentenças completas como entradas de texto. Não inclua nenhuma linha em branco no arquivo CSV.

     Você pode adicionar mais colunas label se precisar aplicar mais de um rótulo à frase na coluna text. Por exemplo, text,label,label.

   • O arquivo deve ter pelo menos duas colunas, sem cabeçalhos.

   • Adicio 10 ou mais entradas para cada categoria que você deseja definir. O número mínimo de entradas que são necessários por categoria é de 3. Quanto mais exemplos você fornecer para cada categoria, melhor o classificador pode prever as categorias de outros conteúdos em sua coleção.

   O exemplo a seguir é um arquivo CSV que define duas categorias, denominadas facility_temperature e catering. O texto de exemplo consiste em feedback dos participantes da conferência.

   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. Na seção Ensinar Conceitos de Domínio do painel Ferramentas de Melhoria e, em seguida, clique em Classificadores de Texto.

3. Clique em ** Upload **.

4. Especifique um nome para o classificador e, em seguida, escolha o idioma que foi usado no arquivo CSV.

5. Clique Em Upload para navegar pelo arquivo CSV que você criou anteriormente.

6. Clique em Criar.

   Um enriquecimento classificador é criado com base nos dados de treinamento que você forneceu.

7. Escolha a coleção e o campo em que deseja aplicar o enriquecimento do classificador de texto e, em seguida, clique em Aplicar.

O exemplo a seguir mostra como um enriquecimento que é criado com o arquivo CSV de amostra como seus dados de treinamento pode classificar o texto em um documento. Na saída, o enriquecimento do classificador aplica o rótulo facility_temperature ao texto do documento. O label é armazenado na matriz enriched_{field_name}, dentro da matriz 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."
  ]
}