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Multi-label mode - Amazon Comprehend
Plain-text modèlesModèles de documents natifs

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Multi-label mode

En mode multi-étiquettes, les classes individuelles représentent différentes catégories qui ne s'excluent pas mutuellement. Multi-label La classification attribue une ou plusieurs classes à chaque document. Par exemple, vous pouvez classer un film comme documentaire et un autre comme science-fiction, action et comédie.

Pour la formation, le mode multi-étiquettes prend en charge jusqu'à 1 million d'exemples contenant jusqu'à 100 classes uniques.

Plain-text modèles

Pour entraîner un modèle en texte brut, vous pouvez fournir des données d'entraînement étiquetées sous forme de fichier CSV ou de fichier manifeste augmenté provenant d' SageMaker AI Ground Truth.

Fichier CSV

Pour des informations générales sur l'utilisation de fichiers CSV pour l'entraînement des classificateurs, consultezfichiers CSV.

Fournissez les données d'entraînement sous forme de fichier CSV à deux colonnes. Pour chaque ligne, la première colonne contient les valeurs d'étiquette de classe et la deuxième contient un exemple de document texte pour ces classes. Pour saisir plusieurs classes dans la première colonne, utilisez un séparateur (tel que |) entre chaque classe.

CLASS,Text of document 1
CLASS,Text of document 2
CLASS|CLASS|CLASS,Text of document 3

L'exemple suivant montre une ligne d'un fichier CSV qui entraîne un classificateur personnalisé pour détecter les genres dans les résumés de films :

COMEDY|MYSTERY|SCIENCE_FICTION|TEEN,"A band of misfit teens become unlikely detectives when they discover troubling clues about their high school English teacher. Could the strange Mrs. Doe be an alien from outer space?"

Le délimiteur par défaut entre les noms de classe est un tube (|). Vous pouvez toutefois utiliser un caractère différent comme délimiteur. Le délimiteur doit être distinct de tous les caractères de vos noms de classe. Par exemple, si vos classes sont CLASS_1, CLASS_2 et CLASS_3, le trait de soulignement (_) fait partie du nom de la classe. N'utilisez donc pas de trait de soulignement comme délimiteur pour séparer les noms de classe.

Fichier manifeste augmenté

Pour des informations générales sur l'utilisation de fichiers manifestes augmentés pour l'entraînement des classificateurs, consultezFichier manifeste augmenté.

Pour les documents en texte brut, chaque ligne du fichier manifeste augmenté est un objet JSON complet. Il contient un document de formation, des noms de classe et d'autres métadonnées de Ground Truth. L'exemple suivant est un fichier manifeste augmenté destiné à entraîner un classificateur personnalisé à détecter les genres dans les résumés de films :

{"source":"Document 1 text", "MultiLabelJob":[0,4], "MultiLabelJob-metadata":{"job-name":"labeling-job/multilabeljob", "class-map":{"0":"action", "4":"drama"}, "human-annotated":"yes", "creation-date":"2020-05-21T19:02:21.521882", "confidence-map":{"0":0.66}, "type":"groundtruth/text-classification-multilabel"}}
{"source":"Document 2 text", "MultiLabelJob":[3,6], "MultiLabelJob-metadata":{"job-name":"labeling-job/multilabeljob", "class-map":{"3":"comedy", "6":"horror"}, "human-annotated":"yes", "creation-date":"2020-05-21T19:00:01.291202", "confidence-map":{"1":0.61,"0":0.61}, "type":"groundtruth/text-classification-multilabel"}}
{"source":"Document 3 text", "MultiLabelJob":[1], "MultiLabelJob-metadata":{"job-name":"labeling-job/multilabeljob", "class-map":{"1":"action"}, "human-annotated":"yes", "creation-date":"2020-05-21T18:58:51.662050", "confidence-map":{"1":0.68}, "type":"groundtruth/text-classification-multilabel"}}

L'exemple suivant montre un objet JSON provenant du fichier manifeste augmenté, formaté pour des raisons de lisibilité : 

{
      "source": "A band of misfit teens become unlikely detectives when 
                   they discover troubling clues about their high school English teacher. 
                     Could the strange Mrs. Doe be an alien from outer space?",
      "MultiLabelJob": [
          3,
          8,
          10,
          11
      ],
      "MultiLabelJob-metadata": {
          "job-name": "labeling-job/multilabeljob",
          "class-map": {
              "3": "comedy",
              "8": "mystery",
              "10": "science_fiction",
              "11": "teen"
          },
          "human-annotated": "yes",
          "creation-date": "2020-05-21T19:00:01.291202",
          "confidence-map": {
              "3": 0.95,
              "8": 0.77,
              "10": 0.83,
              "11": 0.92
          },
          "type": "groundtruth/text-classification-multilabel"
      }
  }

Dans cet exemple, l'sourceattribut fournit le texte du document de formation et l'MultiLabelJobattribut attribue les index de plusieurs classes à partir d'une liste de classification. Le nom de la tâche dans les MultiLabelJob métadonnées est le nom que vous avez défini pour la tâche d'étiquetage dans Ground Truth.

Modèles de documents natifs

Un modèle de document natif est un modèle que vous entraînez avec des documents natifs (tels que des fichiers PDF, DOCX et image). Vous fournissez des données d'entraînement étiquetées sous forme de fichier CSV.

Fichier CSV

Pour des informations générales sur l'utilisation de fichiers CSV pour l'entraînement des classificateurs, consultezfichiers CSV.

Fournissez les données d'entraînement sous forme de fichier CSV à trois colonnes. Pour chaque ligne, la première colonne contient les valeurs de l'étiquette de classe. La deuxième colonne contient le nom de fichier d'un exemple de document pour ces classes. La troisième colonne contient le numéro de page. Le numéro de page est facultatif si l'exemple de document est une image.

Pour saisir plusieurs classes dans la première colonne, utilisez un séparateur (tel que |) entre chaque classe.

CLASS,input-doc-1.pdf,3
CLASS,input-doc-2.docx,1
CLASS|CLASS|CLASS,input-doc-3.png,2

L'exemple suivant montre une ligne d'un fichier CSV qui entraîne un classificateur personnalisé pour détecter les genres dans les résumés de films. La page 2 du fichier PDF contient l'exemple d'un comedy/teen film.

COMEDY|TEEN,movie-summary-1.pdf,2

Le délimiteur par défaut entre les noms de classe est un tube (|). Vous pouvez toutefois utiliser un caractère différent comme délimiteur. Le délimiteur doit être distinct de tous les caractères de vos noms de classe. Par exemple, si vos classes sont CLASS_1, CLASS_2 et CLASS_3, le trait de soulignement (_) fait partie du nom de la classe. N'utilisez donc pas de trait de soulignement comme délimiteur pour séparer les noms de classe.