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Multi-class modalità

In modalità multiclasse, la classificazione assegna una classe per ogni documento. Le singole classi si escludono a vicenda. Ad esempio, puoi classificare un film come commedia o fantascienza, ma non entrambi.

Plain-text modelli

Per addestrare un modello in testo normale, puoi fornire dati di addestramento etichettati come file CSV o come file manifesto aumentato da AI Ground Truth. SageMaker

File CSV

Per informazioni generali sull'utilizzo dei file CSV per l'addestramento dei classificatori, consulta. File CSV

Fornisci i dati di allenamento come file CSV a due colonne. Per ogni riga, la prima colonna contiene il valore dell'etichetta della classe. La seconda colonna contiene un documento di testo di esempio per quella classe. Ogni riga deve terminare con\no\ r\ncaratteri.

L'esempio seguente mostra un file CSV contenente tre documenti.

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

L'esempio seguente mostra una riga di un file CSV che addestra un classificatore personalizzato per rilevare se un messaggio e-mail è spam:

SPAM,"Paulo, your $1000 award is waiting for you! Claim it while you still can at http://example.com."

File manifesto aumentato

Per informazioni generali sull'utilizzo dei file manifest aumentati per l'addestramento dei classificatori, vedere. File manifesto aumentato

Per i documenti in testo normale, ogni riga del file manifesto aumentato è un oggetto JSON completo che contiene un documento di formazione, un nome di classe singolo e altri metadati di Ground Truth. L'esempio seguente è un file manifest aumentato per addestrare un classificatore personalizzato a riconoscere i messaggi e-mail di spam:

{"source":"Document 1 text", "MultiClassJob":0, "MultiClassJob-metadata":{"confidence":0.62, "job-name":"labeling-job/multiclassjob", "class-name":"not_spam", "human-annotated":"yes", "creation-date":"2020-05-21T17:36:45.814354", "type":"groundtruth/text-classification"}}
{"source":"Document 2 text", "MultiClassJob":1, "MultiClassJob-metadata":{"confidence":0.81, "job-name":"labeling-job/multiclassjob", "class-name":"spam", "human-annotated":"yes", "creation-date":"2020-05-21T17:37:51.970530", "type":"groundtruth/text-classification"}}
{"source":"Document 3 text", "MultiClassJob":1, "MultiClassJob-metadata":{"confidence":0.81, "job-name":"labeling-job/multiclassjob", "class-name":"spam", "human-annotated":"yes", "creation-date":"2020-05-21T17:37:51.970566", "type":"groundtruth/text-classification"}}

L'esempio seguente mostra un oggetto JSON dal file manifesto aumentato, formattato per la leggibilità:

{
   "source": "Paulo, your $1000 award is waiting for you! Claim it while you still can at http://example.com.",
   "MultiClassJob": 0,
   "MultiClassJob-metadata": {
       "confidence": 0.98,
       "job-name": "labeling-job/multiclassjob",
       "class-name": "spam",
       "human-annotated": "yes",
       "creation-date": "2020-05-21T17:36:45.814354",
       "type": "groundtruth/text-classification"
   }
}

In questo esempio, l'sourceattributo fornisce il testo del documento di formazione e l'MultiClassJobattributo assegna l'indice di una classe da un elenco di classificazione. L'job-nameattributo è il nome che hai definito per il lavoro di etichettatura in Ground Truth.

Quando inizi il processo di formazione sui classificatori in Amazon Comprehend, specifichi lo stesso nome del lavoro di etichettatura.

Modelli di documenti nativi

Un modello di documento nativo è un modello che viene addestrato con documenti nativi (come PDF, DOCX e immagini). Fornisci i dati di allenamento come file CSV.

File CSV

Per informazioni generali sull'utilizzo dei file CSV per i classificatori di formazione, consulta. File CSV

Fornisci i dati di allenamento come file CSV a tre colonne. Per ogni riga, la prima colonna contiene il valore dell'etichetta della classe. La seconda colonna contiene il nome del file di un documento di esempio per questa classe. La terza colonna contiene il numero di pagina. Il numero di pagina è facoltativo se il documento di esempio è un'immagine.

L'esempio seguente mostra un file CSV che fa riferimento a tre documenti di input.

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

L'esempio seguente mostra una riga di un file CSV che addestra un classificatore personalizzato per rilevare se un messaggio e-mail è spam. La pagina 2 del file PDF contiene l'esempio di spam.

SPAM,email-content-3.pdf,2