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# テキスト分類によってテキストを分類する (単一ラベル)
<a name="sms-text-classification"></a>

記事とテキストを定義済みのカテゴリに分類するには、テキスト分類を使用します。例えば、テキスト分類を使用して、レビューで伝えられた感情や、テキストのセクションの根底にある感情を識別できます。Amazon SageMaker Ground Truth テキスト分類を使用して、独自に定義したカテゴリにテキストを分類します。テキスト分類ラベル付けジョブを作成するには、Amazon SageMaker AI コンソールの Ground Truth セクションまたは [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) オペレーションを使用します。

**重要**  
入力マニフェストファイルを手動で作成する場合は、`"source"` を使用してラベル付けするテキストを指定します。詳細については、「[入力データ](sms-data-input.md)」を参照してください。

## テキスト分類ラベル付けジョブを作成する (コンソール)
<a name="sms-creating-text-classification-console"></a>

SageMaker AI コンソールでテキスト分類ラベル付けジョブを作成する方法については、「[ラベル付けジョブの作成 (コンソール)](sms-create-labeling-job-console.md)」で手順を説明しています。ステップ 10 で、**[Task category]** (タスクカテゴリ) ドロップダウンメニューから **[Text]** (テキスト) を選択し、**[Text Classification]** (テキスト分類 (単一ラベル)) タスクタイプを指定します。

Ground Truth には、ラベル付けタスク用の次のようなワーカー UI が用意されています。コンソールでラベル付けジョブを作成するときは、ワーカーがジョブを実行できる手順と、ワーカーが選択できるラベルを指定します。

![SageMaker AI コンソールでテキスト分類ラベル付けジョブを作成する方法を示す GIF。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/sms/gifs/single-label-text.gif)


## テキスト分類ラベル付けジョブを作成する (API)
<a name="sms-creating-text-classification-api"></a>

テキスト分類ラベル付けジョブを作成するには、SageMaker API オペレーション `CreateLabelingJob` を使用します。この API は、すべての AWS SDKsに対してこのオペレーションを定義します。このオペレーションでサポートされている言語固有の SDK のリストを確認するには、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) の「**以下の資料も参照してください**」セクションを確認してください。

リクエストを設定する際には、「[ラベル付けジョブを作成 (API)](sms-create-labeling-job-api.md)」の指示に従ったうえで、以下のことを実行してください。
+ このタスクタイプの注釈前 Lambda 関数は `PRE-TextMultiClass` で終わります。リージョンの注釈前 Lambda ARN を検索するには、「[PreHumanTaskLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_HumanTaskConfig.html#SageMaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn)」 を参照してください。
+ このタスクタイプの注釈統合 Lambda 関数は `ACS-TextMultiClass` で終わります。リージョンの注釈統合 Lambda ARN を確認するには、「[AnnotationConsolidationLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_AnnotationConsolidationConfig.html#SageMaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn)」を参照してください。

以下は、米国東部 (バージニア北部) リージョンでラベル付けジョブを作成する [AWS Python SDK (Boto3) リクエスト](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_labeling_job)の例です。赤色のすべてのパラメータを仕様とリソースに置き換えます。

```
response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName={{'example-text-classification-labeling-job}},
    LabelAttributeName={{'label'}},
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': {{'s3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'}}
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                {{'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent'}},
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': {{'s3://bucket/path/file-to-store-output-data'}},
        'KmsKeyId': {{'string'}}
    },
    RoleArn={{'arn:aws:iam::*:role/*}},
    LabelCategoryConfigS3Uri={{'s3://bucket/path/label-categories.json'}},
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': {{123}},
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': {{123}}
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': {{'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*'}},
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': {{'s3://bucket/path/worker-task-template.html'}}
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:{{us-east-1:432418664414}}:function:PRE-TextMultiClass,
        'TaskKeywords': [
            {{Text classification'}},
        ],
        'TaskTitle': {{Text classification task'}},
        'TaskDescription': {{'Carefully read and classify this text using the categories provided.'}},
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': {{123}},
        'TaskTimeLimitInSeconds': {{123}},
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': {{123}},
        'MaxConcurrentTaskCount': {{123}},
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:{{us-east-1:432418664414}}:function:ACS-TextMultiClass'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': {{'string'}},
            'Value': {{'string'
}}        },
    ]
)
```

### テキスト分類ラベル付けジョブ用のテンプレートの提供
<a name="worker-template-text-classification"></a>

API を使用してラベル付けジョブを作成する場合は、`UiTemplateS3Uri` でワーカータスクテンプレートを指定する必要があります。次のテンプレートをコピーして変更します。[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-quick-instructions](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-quick-instructions)、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-full-instructions](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-full-instructions)、`header` のみ変更します。

このテンプレートを S3 にアップロードし、このファイルの S3 URI を `UiTemplateS3Uri` で指定します。

```
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-classifier
    name="crowd-classifier"
    categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
    header="classify text"
  >
    <classification-target style="white-space: pre-wrap">
      {{ task.input.taskObject }}
    </classification-target>
    <full-instructions header="Classifier instructions">
      <ol><li><strong>Read</strong> the text carefully.</li>
      <li><strong>Read</strong> the examples to understand more about the options.</li>
      <li><strong>Choose</strong> the appropriate labels that best suit the text.</li></ol>
    </full-instructions>
    <short-instructions>
      <p>Enter description of the labels that workers have to choose from</p>
      <p><br></p><p><br></p><p>Add examples to help workers understand the label</p>
      <p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p>
    </short-instructions>
  </crowd-classifier>
  </crowd-form>
```

## テキスト分類出力データ
<a name="sms-text-classification-output-data"></a>

テキスト分類のラベル付けジョブを作成すると、出力データは、APIを使用するときに `S3OutputPath` パラメータで指定された Amazon S3 バケット、またはコンソールの **[Job overview]** (ジョブの概要)セクションの **[Output dataset location]** (出力データセットの場所) フィールドに配置されます。

Ground Truth によって生成される出力マニフェストファイルと、Ground Truth が出力データを保存するために使用するファイル構造の詳細については、「[ラベル付けジョブの出力データ](sms-data-output.md)」を参照してください。

テキスト分類ラベル付けジョブの出力マニフェストファイルの例については、「[分類ジョブの出力](sms-data-output.md#sms-output-class)」を参照してください。