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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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