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Wolfram言語 ＆ システムドキュメントセンター

"FacebookTopic" (組込み分類器)

フェイスブックのポストがどのトピックについてのものかを判断する．

クラス

詳細

  • この分類器はテキストのトピックを推測しようとする．
  • この分類器はFacebookのポストについて訓練されているが，他のテキストについても使うことができる．
  • よく使われる入力テキストは1〜3文である．
  • この分類器はテキストのトピックが一意的なものであると仮定する．確率はトピックの比率ではなくトピックについての信念である．
  • 現行バージョンは英語のみを対象とする．

例題

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例  (2)

"FacebookTopic"という組込み分類器を使ってフェイスブックのポストのトピックを検出する：

Wolfram Language code: Classify["FacebookTopic", "I love eating carrots in the morning"]

複数の例を分類する：

Wolfram Language code: Classify["FacebookTopic", {"I bought a new computer", "happy birthday!", "this skirt looks nice"}]

認識されなかったトピックあるいは言語はIndeterminateとして返される：

Wolfram Language code: Classify["FacebookTopic", {"what is this topic?", "qwe niowqe mwoei!"}]

最も可能性がある3つのクラスの確率を得る：

Wolfram Language code: Classify["FacebookTopic", "Let's celeberate your new job", "TopProbabilities" -> 3]

この分類器のClassifierFunctionを得る：

Wolfram Language code: c = Classify["FacebookTopic"]

この分類器をテキストのリストに適用する：

Wolfram Language code: c[{"what have you been doing with your life lately", "Let's celeberate your new job"}]

スコープ  (1)

組込み分類器に対応するClassifierFunctionをロードする：

Wolfram Language code: c = Classify["FacebookTopic"]

Informationを使って可能なクラスを得る：

Wolfram Language code: Information[c, "Classes"]

オプション  (3)

ClassPriors  (1)

カスタムのClassPriorsを使って可能な出力を制限する：

Wolfram Language code: Classify["FacebookTopic", "Let's celeberate your new job", ClassPriors -> <|"SpecialOccasions" -> 0.5, "Leisure" -> 0.5|>]

IndeterminateThreshold  (1)

カスタムのIndeterminateThresholdを使う：

Wolfram Language code: Classify["FacebookTopic", "what have you been doing with your life lately", IndeterminateThreshold -> .5]

UtilityFunction  (1)

分類器の効用関数を得る：

Wolfram Language code: utility = Information[Classify["FacebookTopic"], "UtilityFunction"];

この効用関数に変更を加えて，"Weather"が誤って"FoodAndDrink"と分類された場合にペナルティを科すようにする：

Wolfram Language code: utility["Weather", "FoodAndDrink"] = -10.;

新たな効用関数を使ってポストを分類する：

Wolfram Language code: Classify["FacebookTopic", "What does it mean when deserts freeze?", UtilityFunction -> utility]

結果をデフォルトの効用関数のそれと比較する：

Wolfram Language code: Classify["FacebookTopic", "What does it mean when deserts freeze?"]

おもしろい例題  (1)

可能性があるいくつかのトピックをその確率とともに得る：

Wolfram Language code: topics = Classify["FacebookTopic", "what have you been doing with your life lately", "Probabilities"];

WordCloudを使って結果を可視化する：

Wolfram Language code: WordCloud[topics]