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Preparazione dei dati di addestramento del classificatore
Per una classificazione personalizzata, è possibile addestrare il modello in modalità multiclasse o multi-etichetta. Multi-class la modalità associa una singola classe a ciascun documento. Multi-label la modalità associa una o più classi a ciascun documento. I formati dei file di input sono diversi per ogni modalità, quindi scegli la modalità da utilizzare prima di creare i dati di allenamento.
Nota
La console Amazon Comprehend si riferisce alla modalità multiclasse come alla modalità a etichetta singola.
La classificazione personalizzata supporta modelli addestrati con documenti di testo normale e modelli addestrati con documenti nativi (come PDF, Word o immagini). Per ulteriori informazioni sui modelli di classificatore e sui tipi di documenti supportati, vedere. Modelli di classificazione della formazione
Per preparare i dati per addestrare un modello di classificatore personalizzato:
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Identifica le classi che desideri che questo classificatore analizzi. Decidi quale modalità utilizzare (multiclasse o multi-etichetta).
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Decidi il tipo di modello di classificatore, in base al fatto che il modello sia destinato all'analisi di documenti in testo normale o di documenti semistrutturati.
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Raccogli esempi di documenti per ciascuna classe. Per i requisiti minimi di formazione, vedereQuote generali per la classificazione dei documenti.
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Per un modello in testo normale, scegli il formato del file di formazione da utilizzare (file CSV o file manifesto aumentato). Per addestrare un modello di documento nativo, usi sempre un file CSV.
