レビュー・テキスト・ジェネレーター

概要

このモデルは、YelpAR レビュー・データセットに含まれるテキストと同様の英語のテキストを生成します。2 つの LSTM 層を持つ再帰型ニューラル・ネットワークからなるこのモデルは、YelpAR レビュー・データセットでトレーニングされています。生成モデルにシード値を与えるためのテキストをモデルに入力すると、生成されたテキストがモデルから出力されます。このモデルのベースとなっているのは、IBM コード・パターン: Training a Deep Learning Language Model Using Keras and Tensorflow です。

モデルのメタデータ

ドメイン アプリケーション 業種 フレームワーク トレーニング・データ 入力データの形式
テキスト/NLP 言語モデル化 一般 Keras Kaggle Yelp レビュー・データセット テキスト

参考資料

ライセンス

コンポーネント ライセンス リンク
モデルの GitHub リポジトリー Apache 2.0 LICENSE
モデルの重み Apache 2.0 LICENSE
テスト・アセット カスタム アセットの README

このモデルのデプロイ方法

このモデルは、以下のメカニズムを使用してデプロイできます。

  • Docker Hub からデプロイする場合:
docker run -it -p 5000:5000 codait/max-review-text-generator
  • Kubernetes 上にデプロイする場合:
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/IBM/MAX-Review-Text-Generator/master/max-review-text-generator.yaml

使用例

モデルをデプロイしたら、コマンド・ラインからモデルをテストできます。以下に例を示します。

curl -X POST --header 'Content-Type: application/json' -d '{"seed_text": "heart be still i loved this place. way better than i expected. i had the spicy noodles and they were delicious, flavor great and quality was on point. for desert the sticky rice with mango, i dream about it now. highly recommend if you are in the mood for "}' 'http://localhost:5000/model/predict'

以下のような JSON レスポンスが表示されるはずです。注: 文字の生成ステップではランダムなサンプルを使用することから、レスポンスで返される generated_text フィールドの値は上記の結果とは異なります。

{
  "status": "ok",
  "prediction": {
    "seed_text": "heart be still i loved this place. way better than i expected. i had the spicy noodles and they were delicious, flavor great and quality was on point. for desert the sticky rice with mango, i dream about it now. highly recommend if you are in the mood for ",
    "generated_text": "made to make the coffee is friendly food in breads is delicy dep much to spice good, we went and bee",
    "full_text": "heart be still i loved this place. way better than i expected. i had the spicy noodles and they were delicious, flavor great and quality was on point. for desert the sticky rice with mango, i dream about it now. highly recommend if you are in the mood for made to make the coffee is friendly food in breads is delicy dep much to spice good, we went and bee"
  }
}