機械学習のテキスト分類の使い方を解説します。この機能は、ベータ版です。正式版リリース後は、手順含め新たに作り直しとなる可能性があります。その点を踏まえた上で、ご利用願います。ベータ版での提供となるため、一部の機能が正常に動作しない可能性があります。機能改善や不具合などのフィードバックは、フォーラムやお問い合わせで情報提供をお願いします。品質向上のために利用いたします。機械学習を使ったテキスト分類を行うには、「モデルジェネレーター」と「フローデザイナー」を使用します。モデルジェネレーターで学習(トレーニング)を行います。このトレーニングでは、作家ごとの文章データを与えて、作家ごとの文章の特徴を学ばせます。このトレーニングの成果は、モデルと呼ばれます。次に、フローデザイナーでモデルと作家ごとの予測文章を与えて、どの作家の文章かの予測を行います。info_outlineトレーニング用の文章データや予測用の文章データは、あらかじめ用意しておく必要があります。構いませんが、その場合は一部機能に制限があります(後述)。使用を前提にしています。次に、テキスト分類のトレーニングと予測に必要な文章データを準備します。テキスト分類を行うには、モデルジェネレーターを使ったトレーニングが必要です。このトレーニングには、トレーニング用の文章データが必要です。予測するための文章データも必要です。テキスト分類がすぐ試せるように、必要なデータ一式を準備しました。サンプルデータ機械学習のテキスト分類で使用する文書ファイル一式です。種類の文章ファイルを含んでいます。サンプルデータのダウンロード上記表のデータ欄のリンクをクリックして、サンプルデータをダウンロードします。形式で複数のフォルダーやファイルをひとつにまとめています。形式のファイルを解凍します。下図のフォルダー構成でフォルダーやファイルが解凍されます。トレーニング用の文章(テキスト)ファイルは、分類する作家ごとにフォルダー分けして配置します。フォルダー名が分類する種類の名前として扱われます。対応しています(大文字・小文字の区別なし)。種類のフォルダーに分けて作品ファイルを配置しました。トレーニングデータを読み取ります。アップロードの手順は、以下のとおりです。サービスアカウント選択済みでこの画面を表示したい場合は、❷のアイコンをクリックします。他のバケットもしくはフォルダーを選択している場合で、この画面を表示したい場合は、❷の[バケット一覧]をクリックします。セルフサービスプラン(無料トライアル含む)の場合は、プロジェクト作成時にオプションを選択してバケットが同時に作成されていることを前提としています。サービスアカウントの項で、バケットの作成ができます。異なるバケットが作成済みの場合は、そのバケットを選択しても構いません。フォルダーのアップロード機能は利用できません(前述の一部機能の制限)。次に、ファイルアップロード機能を使って所定のフォルダー内に各ファイルをアップロードします。ファイルをアップロードする方法」を参考にしてください。フォルダーがアップロードされます。これで、テキスト分類のトレーニングと予測に必要なデータの準備ができました。モデルジェネレーターを作成しようモデルジェネレーターでトレーニングするには、準備したトレーニング用のデータに対応した専用のモデルジェネレーターが必要です。このモデルジェネレーターは、以下の手順で作成できます。グローバルナビゲーション左端のメニューアイコン(menu)をクリック[モデルジェネレーター]をクリックモデルジェネレーターがひとつもない場合は、「モデルジェネレーターとは」の画面が表示されます。ライセンス不足の場合は、その旨のメッセージが表示されます(管理者の場合は、ライセンス購入画面を表示)。メッセージが表示された場合は、組織の管理者に問い合わせてください(管理者の場合は、ラインセンスを購入してください)。モデルジェネレーターがひとつ以上ある場合は、作成済みのモデルジェネレーターの一覧が表示されます。ライセンス不足の場合は、その旨のメッセージが表示されます(管理者の場合は、ライセンス購入画面を表示)。メッセージが表示された場合は、組織の管理者に問い合わせてください(管理者の場合は、ラインセンスを購入してください)。無料トライアルおよびセルフサービスプランの場合は、画面の案内に沿って以下のステップを進めてください。ボタンをクリックラベルが追加されたことを確認[次へ]ボタンをクリック設定内容を確認し、[完了]ボタンをクリック[OK]ボタンをクリックこれで、準備したトレーニング用データに対応したモデルジェンレーターが作成できました。モデルジェネレーターでトレーニングしようモデルジェネレーターが作成できたので、準備したトレーニング用のデータでトレーニングを行います。クリック[選択]ボタンをクリック[開始]ボタンをクリックトレーニングが始まり、トレーニングの状況が画面内で確認できます。時間ほどです(時間はサーバー側の状況により前後)。回トレーニングを実施)。このトレーニングのモデルを予測で使用するためには、このトレーニングのモデルを予測で使用することを明示する必要があります。モデルジェネレーターでは、この行為を適用と呼びます。適用対象について詳しくは、モデルジェネレーターヘルプの「トレーニングを一覧する」のアクションの項を参照してください。トレーニングが失敗する場合は、再度トレーニングを実行してみてください。トレーニング失敗の理由の確認方法については、「操作中にエラーとなったら」を参考にしてください。フローデザイナーを作成しよう予測は、フローデザイナーで行います。フローデザイナーのフローテンプレート作成機能を活用すると、簡単に画像分類を予測するためのフローが作成できます。このチュートリアルでは、このフローテンプレートを使った方法を解説します。フローデザイナーを作成している場合は、「フローデザイナーとは」の画面は表示されません。後で述べるフローデザイナーの一覧画面が表示されます。その場合は、既存のフローデザイナーの名前をクリックして、以降の作業を進めてください。無料トライアル以外をお使いで、新たにフローデザイナーを作成できるライセンス枠がある場合は、フローデザイナー一覧画面の左上にある[追加]ボタンをクリックしてください。名前を入力(例:チュートリアル)[作成]ボタンをクリックこれで、フローデザイナーが作成できました。フローテンプレートでフローを生成しよう作成したフローデザイナーのフローテンプレート作成機能を使って、予測を行うフローを作成します。[チュートリアルopen_in_new]をクリックウェブブラウザーの新しいタブにフローデザイナーが開きます。入力(例:.../text_classification_example/prediction/*)[次へ]ボタンをクリックストレージの選択で[DataEditor]をクリックデータの名前を入力(例:作家の予測結果)データセットを入力(例:tutorial)テーブルを入力(例:text_classification_example_results)[次へ]ボタンをクリック[配置]ボタンをクリック[保存]ボタンをクリックこれで、予測フローの作成は完了です。作成したフローは、必ず保存しましょう。保存しないと、フローは実行できません。保存せずにフローデザイナーのタブを閉じたり、ウェブブラウザーを閉じると、作成したフローは無くなります。生成したフローで予測をしよう早速、作成した予測フローで、予測を実行してみます。クリック[フローの実行]をクリックフローの実行状況を確認するには、フローの実行ログを参照します。[ログを見る]をクリックステータスが[実行中]となっていることを確認フローの実行が終わるまで、しばらく待ちます。ステータスが[成功]となることを待つこれで予測の完了です。予測に失敗する場合は、再度フローを実行してみてください。フローの実行に失敗する理由の確認方法については、「操作中にエラーとなったら」を参考にしてください。画面(フローデザイナーの一覧画面)に切り替えます。グローバルナビゲーション左端のメニューアイコン(menu)をクリック[DataEditor]をクリック[作家の予測結果]をクリック[データを表示]をクリック各列のそれぞれの意味は、以下のとおりです。label予測結果です。今回の例では、各作家に対応した以下のいずれかが表示されます。miyazawa_kenjinakajima_atsushinatsume_sousekiscore予測結果の確からしさです。score_miyazawa_kenjiscore_nakajima_atsushiscore_natsume_souseki各分類ごとにどのくらいの可能性があるかを示す値です。ファイルに書き出せます(エクスポート)。ファイルに書き出すことで、データをさまざまな形で取り扱うことができて便利です。ファイルをエクスポートしてみます。ファイルが保存できます。操作中にエラーとなったらエラー内容は、モデルジェネレーターの場合は、トレーニング詳細画面の「エラー内容」で確認できます。以下に、モデルジェネレーターでのエラー内容の確認方法を紹介します。ステータスが[失敗]と表示されているトレーニングのトレーニング名をクリック[エラーログ]をクリック[エラーログをコピーする]をクリック(問い合わせをする場合)フローデザイナーの場合は、先に紹介したログパネルで確認できます。エラー部分が赤字で表示されます。エラーの原因を特定するには、エラー部分を中心に前後のメッセージも含めて読み解くと良いです(フローデザイナーは、[エラーログの詳細を表示]チェックボックスをチェック)。エラーが発生し、何度リトライしても失敗するようであれば、グローバルナビゲーション右端のユーザーアイコンをクリックして表示される[お問い合わせ]からエラー内容をテキストファイル化したファイルを添付してお問い合わせください。エラー内容をテキストファイル化する場合は、赤字のエラー部分だけではなく、すべてのエラーメッセージを含めてください(フローデザイナーは、[エラーログの詳細を表示]チェックボックスをチェック)。ファイルも添付してください。お問い合わせについて詳しくは、基本操作ガイドの「お問い合わせ」を参考にしてください。使うと、テキストファイルをフォルダーごとに分けて準備するだけの手軽さで、機械学習によるテキスト分類が利用できます。テキスト分類用に準備するテキストファイルの留意事項をまとめておきます。トレーニングに使用するテキストファイルは、分類する種類ごとにフォルダーに分けて配置します。文字以降は無視されます。