Text と Image による分類アクティビティ

1. ドキュメント処理フローで Classify By Text and Image アクティビティを作成します。
2. 画像をアップロードし、クラスを作成して、想定するクラスをドキュメントに割り当てます。
3. アクティビティをトレーニングし、トレーニング結果を分析します。
4. 分類結果の精度を改善する必要がある場合は、プロパティを調整します。

注: Classify By Text and Image アクティビティはクラスの信頼度を返さず、名前のみを返します。

• 1 つのクラスに属するすべての documents をリストで選択し、Assign class ペインで該当するクラス名をクリックします。
• 該当するクラスがまだ作成されていない場合は、リストで該当する documents をすべて選択し、ツールバーの Create Class または Assign class ペインの Create をクリックしてクラスを作成します。
• 1 つのクラスに属するすべての documents を選択し、そのクラスに対応するリストへドラッグします。

• リストビュー: documents をリストで表示します
• サムネイルビュー: documents をサムネイルで表示します

• accuracy：期待されるクラスと、プログラムが割り当てたクラスが一致したドキュメントの割合。
• F-Measure：分類の適合率と再現率を総合的に評価する指標。
• Recall：特定のクラスに属するすべてのドキュメントのうち、正しくそのクラスに分類されたドキュメントの比率。
• Precision：特定のクラスとして分類されたすべてのドキュメント（正誤を含む）のうち、正しく分類されたドキュメントの比率。