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使用 AI 模型处理文本 (GeoAI 工具)

汇总

处理来自各种类型源的文本（例如要素类或表中的文本字段，或文件夹中的文本文件），以支持包括文本转换、实体识别、文本分类、文本生成、翻译、汇总等在内的各种使用案例。 该工具可使用自定义第三方模型，也可以使用通过训练文本分类模型、训练文本转换模型和训练实体识别模型工具训练的深度学习模型。

用法

  • 该工具需要包含模型信息的模型定义文件。 可以使用训练文本分类模型、训练文本转换模型或训练实体识别模型工具来训练模型。 输入模型定义文件参数值可以是 Esri 模型定义 JSON 文件 (.emd) 或深度学习模型包 (.dlpk)。 模型文件可存储在本地，也可以托管在 ArcGIS Living Atlas of the World 上。

  • This tool supports the use of third-party language models created using the model extensibility feature. This feature enables tasks—使用自定义深度学习模型执行实体提取、文本分类、文本汇总和文本翻译等任务，即使这些模型并非使用 ArcGIS Pro 所支持的工具训练。 要了解有关创建自定义深度学习模型文件的详细信息，请参阅在 ArcGIS 中使用第三方语言模型。

  • 该工具可以在 CPU 或 GPU 上运行；但是，由于深度学习为计算密集型，因此建议使用 GPU。 要使用 GPU 运行此工具，将处理器类型环境设置为 GPU。 如果您具有多个 GPU，则改为指定 GPU ID 环境。

  • 此工具支持运行远程托管的第三方语言模型，而无需安装深度学习框架或 GPU 规范，因为这些都是远程管理的。

  • 有关运行此工具的要求以及您可能遇到的问题的详细信息，请参阅深度学习常见问题。

参数

标注 说明 数据类型

输入图层或表

输入可以为以下任一项：

  • 输入要素类或表，其中包含待处理的文本字段。可以是点、线或面要素类。 输入中的每一行代表一条记录。

  • 包含文本文件的文件夹。

Feature Layer; Table View; Table; Folder

数据字段

输入要素类或表中，将被用于下游自然语言处理 (NLP) 任务的字段名称。

Field

输入模型定义文件

将用于 NLP 任务的已训练模型。 模型定义文件可以是 Esri 模型定义 JSON 文件 (.emd)，也可以是存储在本地或者托管在 ArcGIS Living Atlas (.dlpk_remote) 的深度学习模型包 (.dlpk)。

该 .dlpk 文件也可以是第三方语言模型。

注意：

第三方语言模型 .dlpk 文件可能包含有害代码。 仅当您信任这些模型的源时才能使用模型。

File

输出图层或表

存储自然语言处理 (NLP) 任务输出结果的要素类或表。

Feature Class; Table; Feature Layer

模型参数

（可选）

模型在执行推理时将使用的附加参数。 这些参数包括第三方模型支持的参数，以及由训练文本分类、训练文本转换模型 或训练实体识别模型 工具支持的其它参数。

注:

当使用第三方语言模型时，模型参数将根据 .dlpk 文件中指定的参数进行更新。 要了解有关定义模型参数的详细信息，请参阅在 ArcGIS 中使用第三方语言模型 中的 getParameterInfo 部分。

值表列：

  • Name—The name of the function argument.

  • Value—The value of the function argument.

Value Table

位置区域

（可选）

预计地址所在的地理区域或地区。 指定的文本将被追加到模型所提取的地址中。

定位器将使用位置区域信息来识别地址所在的地区或地理区域并生成更理想的结果。

注:

此参数仅支持使用具有已定义地址实体的训练实体识别模型工具训练的模型。

String

输入定位器

（可选）

将用于对输入文本文档中的地址进行地理编码的定位器。 将为成功进行地理编码并存储在输出要素类中的每个地址生成一个点。

注:

此参数仅支持使用具有已定义地址实体的训练实体识别模型工具训练的模型。

Address Locator

派生输出

标注 说明 数据类型

更新的表

包含从输入数据分析得出的结果的输出要素图层。

Feature Layer; Table

环境

处理器类型, GPU ID, 范围

许可信息

  • 基本: 否
  • 标准: 否
  • 高级: 是