TA14_1 テキスト推定 web

# TensorFlow.js テキスト分類 転移学習デモ

このツールは、Universal Sentence Encoder (BERTアーキテクチャベース) を用いて、テキスト分類モデルの転移学習・推論をブラウザ上で行うデモです。

## 主な機能
- フォルダごとドラッグ＆ドロップで学習データ（テキストファイル）を読み込み
- 学習パラメータ（エポック数・バッチサイズ・学習率）を指定して転移学習
- 学習済みモデルの保存・読込
- 単一テキスト推論・フォルダ一括推論（バッチ推論）
- 推論結果の画面表示・JSONダウンロード
- モデル・履歴の初期化

## 使い方

### 1. 学習データの準備
- 各カテゴリごとにサブフォルダを作成し、その中にテキストファイル（.txt）を配置してください。
  - 例: `positive/review1.txt`, `negative/review2.txt`

### 2. 学習データの読み込み
- フォルダごと「ここにドラッグ＆ドロップ」エリアにドラッグ＆ドロップします。
- クラス一覧・ファイル数が表示されます。

### 3. 学習パラメータの設定
- エポック数、バッチサイズ、学習率を必要に応じて変更します。

### 4. モデルの学習
- 「モデルを学習」ボタンを押すと学習が始まります。
- 学習進捗・損失・精度グラフが表示されます。

### 5. モデルの保存・読込
- 「モデルを保存」ボタンで学習済みモデルをダウンロードできます。
- 「モデルを読み込む」ボタンで保存済みモデルを再読込できます。

### 6. 推論
- 「単一テキスト」タブでテキストを入力し「推論開始」ボタンで推論できます。
- 「フォルダ一括」タブで複数テキストファイルを含むフォルダを選択し「一括推論開始」ボタンでバッチ推論できます。
- 結果は画面表示・JSONダウンロードが可能です。

### 7. 初期化
- 「初期化」ボタンでモデル・履歴・クラス情報をすべてリセットします。

## 技術構成
- [TensorFlow.js](https://www.tensorflow.org/js)
- [@tensorflow-models/universal-sentence-encoder](https://github.com/tensorflow/tfjs-models/tree/master/universal-sentence-encoder)
- Chart.js（学習曲線表示）

## 注意事項
- 初期化直後や学習前は推論できません。
- 推論・学習にはWebブラウザ上での計算資源を使用します。
- モデルや履歴が残っている場合は「初期化」ボタンで完全リセットできます。

## ファイル構成
- `index.html` : メインUI
- `config.js`  : グローバル変数・UI要素取得
- `ui.js`      : UI制御
- `file.js`    : ファイル入出力・データ前処理
- `model.js`   : モデル構築・学習・推論
- `style.css`  : スタイル

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