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# 調教分類モデル
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カスタム分類用にモデルを調教するには、カテゴリを定義し、カスタムモデルを調教するためのサンプル文書を指定します。モデルをマルチクラスモードまたはマルチラベルモードで調教します。マルチクラスモードでは、各文書に 1 つのクラスが関連付けられます。マルチラベルモードでは、1 つ以上のクラスが各文書に関連付けられます。

カスタム分類では、プレーンテキストモデルとネイティブ文書モデルの 2 種類の分類モデルがサポートされます。プレーンテキストモデルでは、テキストコンテンツに基づいて文書を分類します。ネイティブ文書モデルも、テキストコンテンツに基づいて文書を分類できます。ネイティブ文書モデルでは、文書のレイアウトなどからの付加的なシグナルも使用できます。ネイティブ文書モデルをネイティブ文書で調教し、モデルにレイアウト情報を学習させます。

プレーンテキストモデルには以下の特性があります。
+ UTF-8 でエンコードされたテキスト文書を使用してモデルを調教します。
+ 英語、スペイン語、ドイツ語、イタリア語、フランス語、ポルトガル語のいずれかの言語の文書を使用してモデルを調教できます。
+ 特定の分類子の調教文書は、どれも同じ言語を使用する必要があります。
+ 調教文書はプレーンテキストなので、テキスト抽出に追加料金はかかりません。

ネイティブ文書モデルには以下の特性があります。
+ 以下の文書タイプを含む半構造化文書を使用してモデルを調教します。
  + デジタル文書とスキャンした PDF 文書。
  + Word 文書 (.docx)
  + 画像：JPG ファイル、PNG ファイル、単一ページの TIFF ファイル。
  + API 出力 JSON ファイルをテキスト抽出します。
+ 英語の文書を使用してモデルを調教します。
+ 調教文書にスキャンした文書ファイルが含まれている場合は、テキスト抽出に追加料金がかかります。詳細については、[Amazon Comprehend の料金](https://aws.amazon.com/comprehend/pricing)ページを参照してください。

どちらのタイプのモデルを使用しても、サポートされているどの文書タイプでも分類できます。ただし、最も正確な結果を得るには、プレーンテキストモデルを使用してプレーンテキスト文書、ネイティブ文書モデルを使用して半構造化文書を分類するようお勧めします。

**Topics**
+ [カスタム分類子の調教 (コンソール)](create-custom-classifier-console.md)
+ [カスタム分類子の調教 (API)](train-custom-classifier-api.md)
+ [調教データのテスト](testing-the-model.md)
+ [分類子の調教出力](train-classifier-output.md)
+ [カスタム分類子メトリクス](cer-doc-class.md)