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Préparation des données d'entraînement du classificateur
Pour une classification personnalisée, vous entraînez le modèle en mode multiclasse ou en mode multi-étiquette. Multi-class mode associe une seule classe à chaque document. Multi-label mode associe une ou plusieurs classes à chaque document. Les formats de fichiers d'entrée sont différents pour chaque mode. Choisissez donc le mode à utiliser avant de créer les données d'entraînement.
Note
La console Amazon Comprehend fait référence au mode multiclasse en tant que mode à étiquette unique.
La classification personnalisée prend en charge les modèles que vous entraînez avec des documents en texte brut et les modèles que vous entraînez avec des documents natifs (tels que PDF, Word ou images). Pour plus d'informations sur les modèles de classificateur et les types de documents pris en charge, consultezModèles de classification de la formation.
Pour préparer les données nécessaires à l'entraînement d'un modèle de classificateur personnalisé, procédez comme suit :
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Identifiez les classes que vous souhaitez que ce classificateur analyse. Décidez du mode à utiliser (multi-classes ou multi-étiquettes).
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Choisissez le type de modèle de classificateur, selon que le modèle est destiné à l'analyse de documents en texte brut ou de documents semi-structurés.
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Rassemblez des exemples de documents pour chacune des classes. Pour connaître les exigences de formation minimales, voirQuotas généraux pour le classement des documents.
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Pour un modèle en texte brut, choisissez le format de fichier d'apprentissage à utiliser (fichier CSV ou fichier manifeste augmenté). Pour entraîner un modèle de document natif, vous utilisez toujours un fichier CSV.
