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Traiter du texte à l’aide d’un modèle d’IA (Outils GeoAI)

Résumé

Traite le texte de différents types de sources, tels que des champs de texte dans des tables ou classes d’entités, ou des fichiers texte dans un dossier, afin de prendre en charge différents cas d’utilisation, notamment la transformation de texte, la reconnaissance d’entités, la classification de texte, la génération de texte, la traduction, la récapitulation, etc. L’outil utilise des modèles tiers personnalisés ou des modèles de Deep Learning entraînés avec les outils Entraîner le modèle de classification de texte, Entraîner le modèle de transformation de texte et Entraîner le modèle de reconnaissance d’entités.

Utilisation

  • Cet outil nécessite un fichier de définition de modèle contenant des informations de modèle. Le modèle peut être entraîné à l’aide de l’outil Entraîner le modèle de classification de texte, Entraîner le modèle de transformation de texte ou Entraîner le modèle de reconnaissance d’entités. La valeur du paramètre Input Model Definition File (Fichier de définition du modèle en entrée) peut être un fichier JSON de définition de modèle Esri (.emd) ou un paquetage de modèle de Deep Learning (.dlpk). Les fichiers de modèle peuvent être stockés en local ou hébergés sur ArcGIS Living Atlas of the World.

  • This tool supports the use of third-party language models created using the model extensibility feature. This feature enables tasks—(extraction d’entités, classification de texte, synthèse de texte, traduction de texte, etc.) à l’aide de modèles de Deep Learning personnalisés qui n’ont pas été entraînés avec des outils pris en charge par ArcGIS Pro. Pour en savoir plus sur la création d’un fichier de modèle de Deep Learning personnalisé, reportez-vous à la rubrique Utiliser des modèles de langage tiers avec ArcGIS.

  • Cet outil peut s’exécuter sur un CPU ou un GPU. Toutefois, le Deep Learning sollicite d’importantes ressources de calcul et un GPU est recommandé. Pour exécuter cet outil avec un GPU, définissez le paramètre d’environnement Type de processeur sur GPU. Si vous avez plusieurs GPU, spécifiez plutôt le paramètre d’environnement ID de GPU.

  • Cet outil prend en charge l’exécution de modèles de langage tiers hébergés à distance, sans nécessiter l’installation de structures de Deep Learning ou de spécifications GPU, celles-ci étant gérées à distance.

  • Pour obtenir des informations sur les exigences relatives à l’exécution de cet outil ainsi que sur les problèmes qui peuvent survenir, reportez-vous à la rubrique Forum aux questions sur le Deep Learning.

Paramètres

Etiqueter Explication Type de données

Couche ou table en entrée

L’entrée peut être une des suivantes :

  • Table ou classe d’entités ponctuelles, linéaires ou surfaciques en entrée qui contient les champs en entrée. Chaque ligne de l’entrée représente un enregistrement unique.

  • Dossier contenant les fichiers texte.

Feature Layer; Table View; Table; Folder

Champs de données

Nom des champs de la table ou classe d’entités en entrée qui seront utilisés pour des tâches de traitement du langage naturel (NLP) en aval.

Field

Fichier de définition de modèle en entrée

Modèle entraîné à utiliser pour les tâches NLP. Le fichier de définition du modèle peut être un fichier JSON de définition de modèle Esri (.emd) ou un paquetage de modèle de Deep Learning (.dlpk) stocké en local ou hébergé sur ArcGIS Living Atlas (.dlpk_remote).

Le fichier .dlpk peut également être un modèle de langage tiers.

Attention :

Un fichier de modèle de langage tiers .dlpk peut contenir du code dangereux. Utilisez ces modèles uniquement si vous approuvez leur source.

File

Table ou couche en sortie

Table ou classe d’entités dans laquelle la sortie des tâches NLP sera stockée.

Feature Class; Table; Feature Layer

Arguments du modèle

(Facultatif)

Arguments supplémentaires qui seront utilisés par le modèle lors de la réalisation de l’inférence. Il peut s’agir d’arguments pris en charge par des modèles tiers, ainsi que des paramètres supplémentaires pris en charge par l’outil Entraîner le modèle de classification de texte, Entraîner le modèle de transformation de texte ou Entraîner le modèle de reconnaissance d’entités.

Remarque :

Lorsque vous utilisez un modèle de langage tiers, les arguments du modèle sont mis à jour conformément aux paramètres spécifiés dans le fichier .dlpk. Pour en savoir plus sur la définition des arguments du modèle, consultez la section getParameterInfo de la rubrique Utiliser des modèles de langage tiers avec ArcGIS.

Colonnes de la table de valeurs :

  • Name—The name of the function argument.

  • Value—The value of the function argument.

Value Table

Zone de localisation

(Facultatif)

Zone ou région géographique dans laquelle les adresses sont censées être localisées. Le texte spécifié sera ajouté à l’adresse extraite par le modèle.

Le localisateur utilise les informations de zone de localisation pour identifier la région ou la zone géographique dans laquelle l’adresse se trouve pour produire des résultats plus précis.

Remarque :

Ce paramètre est uniquement pris en charge pour les modèles entraînés à l’aide de l’outil Entraîner le modèle de reconnaissance d’entités avec une entité d’adresse définie.

String

Localisateur en entrée

(Facultatif)

Localisateur qui sera utilisé pour géocoder les adresses dans les documents texte en entrée. Un point est généré pour chaque adresse géocodée correctement, puis stocké dans la classe d’entités en sortie.

Remarque :

Ce paramètre est uniquement pris en charge pour les modèles entraînés à l’aide de l’outil Entraîner le modèle de reconnaissance d’entités avec une entité d’adresse définie.

Address Locator

Sortie dérivée

Etiqueter Explication Type de données

Updated Table (Table mise à jour)

Couche d’entités en sortie qui contient le résultat dérivé des données en entrée.

Feature Layer; Table

Environnements

Type de processeur, ID GPU, Etendue

Informations de licence

  • Basic: Non
  • Standard: Non
  • Advanced: Oui