よって翻訳されました。必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。テキスト分類タスクを使用すると、肯定的な感情や否定的な感情など、定義された一連のカテゴリにテキストを分類できます。カテゴリは、モデルのトレーニング中に定義されます。このタスクでは、機械学習(ML)モデルを静的データとしてテキストデータを操作し、カテゴリとその可能性スコアのリストを出力します。試してみるarrow_forward使ってみるこのタスクの使用を開始するには、作業中のプラットフォーム向けの次のいずれかの実装ガイドに従ってください。ガイドこれらのプラットフォーム固有のガイドでは、推奨モデルや、推奨される構成オプションを含むコードサンプルなど、このタスクの基本的な実装について説明します。オプションについて説明します。グラフ内トークン化のないモデルで、グラフ外のトークン化をサポートします。各ヘッドは独自のカテゴリセットを使用できます。予測スコアに基づいて結果をフィルタリングします。検出結果の数をフィルタします。検出されたカテゴリを指定します。タスクの入力タスクの出力テキスト分類器は、次の入力データ型を受け入れます。文字列テキスト分類器は、以下を含むカテゴリのリストを出力します。このカテゴリの信頼スコア。確率を浮動小数点値として表します。メタデータで指定されているカテゴリの名前(利用可能な場合)。指定されたカテゴリの表示名。オプションで指定した言語で表示されます(利用可能な場合)。モデルとカスタムモデルの変更がサポートされています。このタスクで変更済みモデルまたはカスタムモデルを使用する方法については、カスタムモデルをご覧ください。構成オプションこのタスクには、次の構成オプションがあります。タスクのモデルのメタデータで提供される表示名に使用するラベルの言語を設定します(利用可能な場合)。使用して、カスタムモデルのメタデータにローカライズされたラベルを追加できます。返されるトップスコアの分類結果の最大数を設定します(省略可)。未満の場合、利用可能なすべての結果が返されます。メタデータ(存在する場合)で指定された値をオーバーライドする予測スコアのしきい値を設定します。この値を下回る結果は拒否されます。空でない場合、カテゴリ名がこのセットにない分類結果は除外されます。重複するカテゴリ名や不明なカテゴリ名は無視されます。相互に排他的であり、両方を使用するとエラーが発生します。空でない場合、カテゴリ名がこのセットに含まれる分類結果は除外されます。重複するカテゴリ名や不明なカテゴリ名は無視されます。相互に排他的であり、両方を使用するとエラーになります。モデルで使用できます。プラットフォームのデフォルトの推奨モデルから始めます。他の利用可能なモデルでは、通常、パフォーマンス、精度、解像度、リソース要件のトレードオフがあり、場合によっては追加機能が含まれていることもあります。トレーニング済みのモデルは感情分析用にトレーニングされ、入力テキストの感情がポジティブかネガティブかを予測します。Treebank)データセットでトレーニングされました。このデータセットは、ポジティブまたはネガティブのラベルが付いた映画レビューで構成されています。モデルは英語にのみ対応しています。映画レビューのデータセットでトレーニングされているため、他のトピック領域をカバーするテキストの品質が低下する可能性があります。プレビューは早期リリースです。モデル)を使用しており、精度が高いため推奨されています。トークン化を実行できるようにするメタデータが含まれています。アーキテクチャを使用します。分類器よりも予測精度が低くなりますが、モデルサイズが小さく、レイテンシが小さくなります。ベースの分類器のトレーニングよりも高速になります。このモデルには、タスクがグラフ外の正規表現のトークン化を実行できるようにするメタデータが含まれています。ベンチマークは次のとおりです。モデルを使用できます。ツールを使用してモデルを構築したりできます。形式である必要があり、モデルの動作パラメータを記述する特定のメタデータを含める必要があります。使用して、このタスク用に提供されたモデルを変更することを検討してください。チュートリアルをご覧ください。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。