これにより、言語のセマンティクスやシンタックスを理解しなくても、分類が可能になります。使用するなら、スペルミスなどのデータエラーは予測パフォーマンスにあまり影響しません。モデルの構造を示しています。言葉は語彙テンソルに変換され、次に畳み込みレイヤーに送り込まれます。モデルを使用して、商品レビューのテキストに基づいて商品カテゴリを予測します。製品データセットです。提供する詳細チュートリアルを参照してください。)モデルの定義は以下の通りです。上のサービスとしてモデルを実行するには、次のファイルが必要です。前処理、推論、および後処理の手順を定義します。事前にトレーニング済のウェイトを読む込むためにも使用します。モデルの予想される入力と出力の形を定義します。サービスファイル内に定義したクラス定義です。モデルの事前にトレーニング済のウェイトを格納します。分類モデルに固有のこのファイルには、出力クラスのラベルが含まれています。モデルの推論を実行するには、トレーニングされたモデルのウェイトが必要です。カスタムサービスクラスの派生クラスを使い、前処理、推論、および後処理を機能的に定義します。カスタムサービスは、そのモデル固有のものです。モデルでは、以下のようにサービスを定義します。predicted}]前処理セクションでは、入力テキストは切り捨てられてエンコードされます。文字ベースで行います。