このセクションの他の記事
- サービスとは
- サービス管理画面
- 新規サービスを追加（学習）
- 新規サービスを追加（推論）
- 新規サービスを追加（プロジェクト管理）
- 新規サービスを追加（最適化）
- サービスの詳細と実行コードの作成（推論）
- サービスの詳細と実行コードの作成（学習）
- サービスの詳細と実行コードの作成（プロジェクト管理）
- サービスの詳細と実行コードの作成（最適化）
- サービスの編集
- サービス使用状況を表示
- APIの共通仕様
- APIの返り値（数値データ／文書データ（csv）の分類）
- APIの返り値（回帰）
- APIの返り値（画像の分類、ベクトル化、次元圧縮）
- APIの返り値（文書データ（zip/txt/pdf）の分類、ベク…
- APIの返り値（時系列解析）
- APIの返り値（学習）
- APIの返り値（最適化）
推論APIの返り値（文書データ（zip, txt, pdf）の分類、ベクトル化）
文章や単語など（＝自然言語）文書データの分類／ベクトル化を APIで推論した際のレスポンス（返り値）です。
出力される項目の解説は、推論結果の見方 をご覧ください。
＜補足＞MatrixFlowは、文章を分かち書きするなどの処理（自然言語処理）を行ってから分類を行うAIモデルを想定しています。
構造化データの csvファイルを投入するケースとの違いは、文書データは行や列の概念がない非構造化データのため、データセットに正解ラベルを含まない点です。
■対象のレシピと投入データ／ファイル形式
＜レシピ＞
・AutoFlowの分類、またはブロックタイプ「分類」の中のいずれかを使っている
＜投入データ／ファイル形式＞
・単一の文書データ／txt, pdfファイル
※構造化データの csvファイルを投入する場合のレスポンスは異なります。
・複数の文書データ／複数の文書ファイルを1つにまとめたzipファイル
■レスポンスのデータ形式
| 項目 | 値と説明 |
|---|---|
| MIMEタイプ | application/json |
| 文字コード | Unicode（UTF-8） |
■レスポンスの値
フィールドの出力順は実行環境によって異なります。
＜分類＞
| フィールド_0 | フィールド_1 | フィールド_2 | 説明 |
|---|---|---|---|
| action | 固定値 “finishInferring” 推論の終了を意味する |
||
| inferenceType | 固定値 “textClassification” 自然言語データの分類を意味する |
||
| id | MatrixFlow内部で自動で付与する実行時の識別ID | ||
| classes | 分類するクラスを示す値：配列 例）3クラスに分類する場合 [‘movie-enter’, ‘sports-watch’, ‘topic-news’] |
||
| probability | true / false 次項 “list.probability”が算出されるか否か |
| フィールド_0 | フィールド_1 | フィールド_2 | 説明 |
|---|---|---|---|
| list | 投入したデータセットの文書ファイルごとに、以下4つの情報を繰り返し出力する | ||
| filename | 処理対象の文書ファイル名 MatrixFlowで推論を行ったときの、推論結果画面の分析対象ファイル名に該当 |
||
| body | 文書ファイルの内容 | ||
| label | 予測したクラス 予測結果は、”classes” のいずれかの値 |
||
| probability | “クラス名”: 各クラスの信頼度 | 予測した分類クラスがそのクラスにどれだけ当てはまるか（1.0に近いほど当てはまりが良い） 推論結果画面の棒グラフで表示される値に該当 |
＜ベクトル化＞
| フィールド_0 | フィールド_1 | フィールド_2 | 説明 |
|---|---|---|---|
| action | 固定値 “finishInferring” 推論の終了を意味する |
||
| inferenceType | 固定値 “textVectorization” 自然言語データのベクトル化を意味する |
||
| id | MatrixFlow内部で自動で付与する実行時の識別ID |
| フィールド_0 | フィールド_1 | フィールド_2 | 説明 |
|---|---|---|---|
| list | 投入したデータセットの文書ファイルごとに、以下4つの情報を繰り返し出力する | ||
| filename | 処理対象の文書ファイル名 MatrixFlowで推論を行ったときの、推論結果画面の分析対象ファイル名に該当 |
||
| body | 文書ファイルの内容 | ||
| similarities | 投入したデータセット内で類似していると予測した上位8ファイルの情報（ファイルごと） | ||
| distance | 処理対象の文書ファイルと、類似していると予測した文書ファイルとの類似度 | ||
| filename | 類似していると予測した文書ファイル名 | ||
| index | データセットを昇順にソートして、何番目のファイルか（1ファイル目は0） | ||
| vector | 文書ファイルをベクトル化した1次元配列 値の内容は word2vec や tf-idf など、レシピで利用している手法によって異なる |