Классификация текста AutoML

В этой статье описывается компонент в конструкторе Машинного обучения Azure.

Используйте этот компонент для создания модели машинного обучения, основанной на классификации AutoML.

Модель классификации текста позволяет классифицировать или классифицировать тексты по предопределенным группам. Набор данных должен быть помеченным набором текстов с соответствующими тегами, которые классифицируют каждый фрагмент текста в предопределенную группу.

Порядок настройки

Этот компонент обучает модель классификации NLP на основе текстовых данных. Классификация текста является контролируемой задачей обучения и требует набора данных с метками , включающего столбец меток со значением для всех строк.

Для этой модели требуется обучающий и проверочный набор данных. Наборы данных должны быть в формате таблицы машинного обучения.

1. Добавьте компонент Классификация текста AutoML в конвейер.

2. Укажите целевой столбец , для которого модель будет выводить

3. Укажите основную метрику , которую autoML будет использовать для измерения успешности модели.

4. (Необязательно) Выберите язык, из который состоит набор данных. Полный список поддерживаемых языков см. по этой ссылке.

5. (Необязательно) Вы можете настроить гиперпараметры. Полный список настраиваемых гиперпараметров см. по этой ссылке.

6. (Необязательно) Параметры очистки заданий настраиваются. Дополнительные сведения о каждом настраиваемом параметре см. по этой ссылке.

7. (Необязательно) Параметры ограничения заданий можно настроить. Дополнительные сведения об этих параметрах см. по этой ссылке.

Дальнейшие действия

Ознакомьтесь с набором доступных компонентов для Машинного обучения Azure.