Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Classificazione del testo per la valutazione del modello in Amazon Bedrock La classificazione del testo viene utilizzata per suddividere il testo in categorie predefinite. Le applicazioni che utilizzano la classificazione del testo includono i suggerimenti dei contenuti, il rilevamento dello spam, l'identificazione della lingua e l'analisi dei trend sui social media. Classi sbilanciate, dati ambigui, dati confusi e bias nell'etichettatura sono alcuni dei problemi che possono causare errori nella classificazione del testo. **Importante** Per quanto riguarda la classificazione del testo, esiste un problema di sistema noto che impedisce ai modelli Cohere di completare con successo la valutazione della tossicità. I seguenti set di dati integrati sono consigliati per l'uso con il tipo di attività classificazione del testo. **Women's E-Commerce Clothing Reviews** Women's E-Commerce Clothing Reviews è un set di dati che contiene recensioni di abbigliamento scritte dai clienti. Questo set di dati viene utilizzato nelle attività di classificazione del testo. La tabella seguente riepiloga le metriche calcolate e i set di dati integrati consigliati. Per specificare correttamente i set di dati integrati disponibili utilizzando la AWS CLI o un SDK AWS supportato, utilizza i nomi dei parametri nella colonna *Set di dati integrati (API)*. **Set di dati integrati disponibili in Amazon Bedrock** [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/bedrock/latest/userguide/model-evaluation-text-classification.html) Per ulteriori informazioni su come viene calcolata la metrica per ogni set di dati integrato, consulta [Analisi dei report e delle metriche relativi ai processi di valutazione del modello in Amazon Bedrock](model-evaluation-report.md)