条件付きランダムフィールド予測 - Platform For AI - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

条件付きランダムフィールド予測コンポーネントは、オンライン予測モデル線形条件付きランダムフィールド (LinearCRF) に基づいて機械学習デザイナー (以前は機械学習スタジオとして知られていました) によって提供されるアルゴリズムコンポーネントです。このコンポーネントは、シーケンスラベリングタスクを処理するために使用されます。このトピックでは、条件付きランダムフィールド予測コンポーネントのパラメーターを設定する方法について説明します。このトピックでは、条件付きランダムフィールド予測コンポーネントの使用方法の例も示します。

パラメーターの設定

条件付きランダムフィールド予測コンポーネントのパラメーターは、Machine Learning Platform for AI (PAI) コンソールで設定できます。

パラメーター	説明
ID列	各サンプルのIDを含む列。サンプルはn − タプルに保存される。
フィーチャー列	注釈を付ける単語とその特徴。
ターゲット列	選択する列。
予測結果列	予測結果列の名前。デフォルト値: prediction_result。
予測スコア列	予測スコア列の名前。デフォルト値: prediction_score。
予測詳細コラム	予測の詳細列の名前。予測の詳細列が必要ない場合は、このパラメーターを空のままにすることができます。

例：

オンライン予測モデルLinearCRFのオンライン予測フェーズでは、入出力 (I/O) 構造のトレーニングモデルを使用する必要があります。次の表に、トレーニングデータテーブルの形式を示します。

文_id	ワード	f1	f2	ラベル
1	ロックウェル	NNP	POS	B-NP
1	国際	NNP	NP	I-NP
1	株式会社	NNP	PO	I-NP
1	の	POS	NN	B-NP
...	...	...	...	...

入力フォーマットにおける特徴名word、f1、およびf2は、訓練データテーブルにおける特徴の対応する列名と同じでなければならない。オンライン予測の入力要求では、異なる単語の特徴をスペースで分離します。次のコードは、オンライン予測モデルLinearCRFの入力形式を示しています。


       "inputs":[
         {
               "word":{
                    "dataType": 50、
                    "dataValue":"Rockwell International Corpの..."
                },
                 "f1": {
                   "dataType": 50、
                   "dataValue":"NNP NNP NNP POS ..."
                },
                 "f2": {
                   "dataType": 50、
                   "dataValue":"POS NP PO NN ..."
                }
         }]
}

出力形式のoutputValueセクションでは、入力形式のすべての単語に一致するprediction_resultフィールド、prediction_scoreフィールド、prediction_detailフィールドがJSON形式で生成されます。次のコードは、オンライン予測モデルLinearCRFの出力形式を示しています。

{
    "outputs": [
    {
       "outputLabel": "CRFProcessor_Result",
       "outputValue": {
        "dataType": 50,
        "dataValue": {
            "Rockwell NNP POS": {
            "prediction_result":"B-NP",
            "prediction_score":0.99,
            "prediction_detail":{"B-ADJP":0.000145, "B-NP":0.99, ...}
            },
            "International NNP NP": ...
        }
       }
    }
    ]
}

入力形式が無効な場合、プログラムは次のコードに示すようにエラーメッセージを表示します

{
    "outputs": [
    {
       "outputLabel": "CRFProcessor_Result",
       "outputValue": {
        "dataType":50,
        "dataValue": "Failed: The input format is incorrect"
       }
    }
    ]
}