テキスト感情分析モデルによる予測結果を解釈する

2024 年 9 月 15 日以降、分類、エンティティ抽出、感情分析の目標をカスタマイズするには、Vertex AI Gemini のプロンプトとチューニングに移行する必要があります。Vertex AI AutoML Text のモデルを、分類、エンティティ抽出、感情分析の目標に向けてトレーニングまたは更新することはできなくなります。既存の Vertex AI AutoML Text モデルは、2025 年 6 月 15 日まで引き続き使用できます。AutoML Text と Gemini の比較については、AutoML Text ユーザー向けの Gemini をご覧ください。プロンプト機能の向上による Gemini のユーザー エクスペリエンスの改善について詳しくは、チューニングの概要をご覧ください。チューニングを開始するには、Gemini テキストモデルのモデル チューニングをご覧ください。

予測をリクエストすると、Vertex AI がモデルの目的に基づいて結果を返します。感情分析モデルの予測では、ドキュメントの全体的な感情が返されます。感情は 0 からモデルの最大の感情スコアまでの整数で表され、スコアは 10 以下です。モデルの最大の感情値はトレーニング中に設定されます。たとえば、感情スコアが最大 2 のデータセットでモデルをトレーニングする場合、予測感情スコアは 0（ネガティブ）、1（中立）、2（ポジティブ）のいずれかになります。

バッチ予測の出力例

次のサンプルは、1 つのドキュメントの予測結果を示しています。モデルの最大の感情スコアは 8 であるため、このサンプルの予測感情は明らかにポジティブです。

注: 次の JSON Lines の例では、読みやすくするために改行が挿入されています。実際の JSON Lines ファイルでは、各 JSON オブジェクトの後にのみ改行が挿入されています。

{
  "instance": {"content": "gs://bucket/text.txt", "mimeType": "text/plain"},
  "prediction": {"sentiment": 8}
}