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Text mit KI-Modell verarbeiten (GeoAI Tools)

Zusammenfassung

Verarbeitet Text aus aus verschiedenen Quellentypen, zum Beispiel den Textfeldern in Feature-Classes oder -Tabellen oder Textdateien in einem Ordner, um verschiedene Anwendungsfälle, einschließlich Texttransformation, Entitätenerkennung, Textklassifizierung, Texterstellung, Textzusammenfassung usw. zu unterstützen. Das Werkzeug verwendet benutzerdefinierte Modelle von Drittanbietern oder Deep-Learning-Modelle, die mit den Werkzeugen Textklassifizierungsmodell trainieren, Texttransformationsmodell trainieren und Entitätenerkennungsmodell trainieren trainiert wurden.

Verwendung

  • Dieses Werkzeug erfordert eine Modelldefinitionsdatei, die Informationen zum Modell enthält. Das Modell kann mit dem Werkzeug Textklassifizierungsmodell trainieren, Texttransformationsmodell trainieren oder Entitätenerkennungsmodell trainieren trainiert werden. Bei dem Parameterwert Eingabe-Modelldefinitionsdatei kann es sich um eine Esri Modelldefinitionsdatei als JSON (.emd) oder ein Deep-Learning-Modellpaket (.dlpk) handeln. Die Modelldateien können lokal gespeichert oder im ArcGIS Living Atlas of the World gehostet werden.

  • This tool supports the use of third-party language models created using the model extensibility feature. This feature enables tasks—Mithilfe dieses Features können für Aufgaben – z. B. Entitätenextraktion, Textklassifizierung, Textzusammenfassung, Textübersetzung usw. – benutzerdefinierte Deep-Learning-Modelle verwendet werden, die nicht mit von ArcGIS Pro unterstützten Werkzeugen trainiert wurden. Weitere Informationen zum Erstellen einer Datei für ein benutzerdefiniertes Deep-Learning-Modell finden Sie unter "Verwenden von Sprachmodellen von Drittanbietern mit ArcGIS".

  • Dieses Werkzeug kann in einer CPU oder einem Grafikprozessor ausgeführt werden. Deep Learning ist jedoch rechenintensiv, sodass ein Grafikprozessor empfohlen wird. Um dieses Werkzeug mithilfe einer GPU auszuführen, legen Sie die Umgebung für den Prozessortyp auf GPU fest. Bei mehr als einer GPU geben Sie stattdessen die Umgebung GPU-ID an.

  • Dieses Werkzeug unterstützt die Ausführung von Sprachmodellen von Drittanbietern, die remote gehostet werden, ohne dass die Installation von Deep-Learning-Frameworks oder GPU-Spezifikationen erforderlich ist, da diese remote verwaltet werden.

  • Weitere Informationen zu den Voraussetzungen für die Ausführung dieses Werkzeugs und eventuell dabei auftretenden Problemen finden Sie unter Häufig gestellte Fragen zu Deep Learning.

Parameter

Beschriftung Erläuterung Datentyp

Eingabe-Layer oder -Tabelle

Zur Eingabe stehen folgende Möglichkeiten zur Verfügung:

  • Die Point-, Line- oder Polygon-Eingabe-Feature-Class oder Eingabetabelle mit den Eingabefeldern. Jede Zeile in der Eingabe stellt einen einzelnen Datensatz dar.

  • Ein Ordner mit Textdateien.

Feature Layer; Table View; Table; Folder

Datenfelder

Die Namen der Felder aus der Eingabe-Feature-Class oder Eingabetabelle, die für nachgeordnete NLP-Tasks (Natural Language Processing, Verarbeitung natürlicher Sprache) verwendet werden.

Field

Eingabe-Modelldefinitionsdatei

Das trainierte Modell, das für NLP-Tasks verwendet wird. Als Modelldefinitionsdatei kann eine JSON-Datei mit der Esri Modelldefinition (.emd) oder ein Deep-Learning-Modellpaket (.dlpk), das lokal gespeichert ist oder in ArcGIS Living Atlas (.dlpk_remote) gehostet wird, verwendet werden.

Bei der .dlpk-Datei kann es sich auch um ein Sprachmodell eines Drittanbieters handeln.

Achtung:

Die .dlpk-Datei für ein Sprachmodell eines Drittanbieters kann schädlichen Code enthalten. Verwenden Sie diese Modelle daher nur, wenn Sie deren Quelle als vertrauenswürdig einstufen.

File

Ausgabe-Layer oder Ausgabetabelle

Die Feature-Class oder Tabelle, in der die Ausgabe der NLP-Tasks gespeichert wird.

Feature Class; Table; Feature Layer

Modellargumente

(Optional)

Zusätzliche Argumente, die vom Modell beim Ausführen von Inferenzen verwendet werden. Dazu können Argumente gehören, die von Modellen von Drittanbietern unterstützt werden, sowie zusätzliche Parameter, die von den Werkzeugen Textklassifizierungsmodell trainieren, Texttransformationsmodell trainieren oder Entitätenerkennungsmodell trainieren unterstützt werden.

Hinweis:

Bei Verwendung eines Sprachmodells eines Drittanbieters werden die Modellargumente entsprechend den in der .dlpk-Datei angegebenen Parametern aktualisiert. Weitere Informationen zum Definieren von Modellargumenten finden Sie im Abschnitt "getParameterInfo" unter "Verwenden von Sprachmodellen von Drittanbietern mit ArcGIS".

Spalten der Wertetabelle:

  • Name—The name of the function argument.

  • Value—The value of the function argument.

Value Table

Region oder Zone zur Verortung

(Optional)

Die geographische Region oder Zone, in der sich die Adressen vermutlich befinden. Der angegebene Text wird an die Adresse angehängt, die vom Modell extrahiert wurde.

Vom Locator werden die Informationen der Verortungszone verwendet, um die Region oder den geographischen Bereich zu identifizieren, wo sich die Adresse vermutlich befindet, um so bessere Ergebnisse zu erzielen.

Hinweis:

Dieser Parameter wird nur für Modelle unterstützt, die mit dem Werkzeug Entitätenerkennungsmodell trainieren mit einer definierten Adressenentität trainiert wurden.

String

Eingabe-Locator

(Optional)

Der Locator, der verwendet wird, um Adressen in Eingabetextdokumenten zu geokodieren. Für jede erfolgreich geokodierte Adresse wird ein Punkt erzeugt und in der Ausgabe-Feature-Class gespeichert.

Hinweis:

Dieser Parameter wird nur für Modelle unterstützt, die mit dem Werkzeug Entitätenerkennungsmodell trainieren mit einer definierten Adressenentität trainiert wurden.

Address Locator

Abgeleitete Ausgabe

Beschriftung Erläuterung Datentyp

Aktualisierte Tabelle

Der Ausgabe-Feature-Layer mit dem aus den Eingabedaten abgeleiteten Ergebnis.

Feature Layer; Table

Umgebungen

Prozessortyp, GPU-ID, Ausdehnung

Lizenzierungsinformationen

  • Basic: Nein
  • Standard: Nein
  • Advanced: Ja