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# 텍스트 분류를 사용하여 텍스트 분류(다중 레이블)
기사 및 텍스트를 미리 정의된 여러 범주로 분류하려면 다중 레이블 텍스트 분류 작업 유형을 사용합니다. 예를 들어, 이 작업 유형을 사용하여 텍스트로 전달된 둘 이상의 감정을 식별할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 콘솔 및 API에서 다중 레이블 텍스트 분류 작업을 생성하는 방법에 대한 정보를 제공합니다.
다중 레이블 텍스트 분류 작업을 수행할 때 작업자는 적용 가능한 모든 레이블을 선택해야 하며, 최소 하나 이상의 레이블은 선택해야 합니다. 이 작업 유형을 사용하여 작업을 생성할 때 최대 50개의 레이블 범주를 제공할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Ground Truth에서는 레이블이 적용되지 않는 ‘없음’ 범주를 제공하지 않습니다. 작업자에게 이 옵션을 제공하려면 다중 레이블 텍스트 분류 작업을 생성할 때 "없음" 또는 "기타"와 유사한 레이블을 포함합니다.
작업자가 각 문서 또는 텍스트 선택에 대해 단일 레이블을 선택하도록 제한하려면 [텍스트 분류로 텍스트 범주화(단일 레이블)](sms-text-classification.md) 작업 유형을 사용합니다.
**중요**
입력 매니페스트 파일을 수동으로 생성하는 경우 레이블을 지정하려는 텍스트를 식별하는 데 `"source"`를 사용하세요. 자세한 내용은 [입력 데이터](sms-data-input.md) 섹션을 참조하세요.
## 다중 레이블 텍스트 분류 레이블 지정 작업 생성(콘솔)
[레이블 지정 작업 생성(콘솔)](sms-create-labeling-job-console.md) 지침에 따라 Amazon SageMaker AI 콘솔에서 다중 레이블 텍스트 분류 레이블링 작업을 생성하는 방법을 학습할 수 있습니다. 10단계에서 **작업 범주** 드롭다운 메뉴에서 **텍스트**를 선택하고 작업 유형으로 **텍스트 분류(다중 레이블)**를 선택합니다.
Ground Truth에서는 작업에 레이블을 지정할 때 다음과 유사한 작업자 UI를 제공합니다. 콘솔을 사용하여 레이블 지정 작업을 생성할 때 작업자가 작업을 완료하는 데 도움이 되는 지침과 작업자가 선택할 수 있는 레이블을 지정합니다.
![\[Amazon SageMaker AI 콘솔에서 다중 레이블 텍스트 분류 레이블링 작업을 생성하는 방법을 보여주는 Gif.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/sms/gifs/multi-label-text.gif)
## 다중 레이블 텍스트 분류 레이블 지정 작업 생성(API)
다중 레이블 텍스트 분류 레이블 지정 작업을 생성하려면 SageMaker API 작업 `CreateLabelingJob`을 사용합니다. 이 API는 모든 AWS SDKs에 대해이 작업을 정의합니다. 이 작업에 지원되는 언어별 SDK 목록을 보려면 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)의 **참고 항목** 섹션을 검토하세요.
[레이블 지정 작업 생성(API)](sms-create-labeling-job-api.md)의 지침에 따라 요청을 구성하는 동안 다음을 수행합니다.
+ 이 작업 유형에 대한 주석 전 Lambda 함수는 `PRE-TextMultiClassMultiLabel`로 끝납니다. 해당 리전의 주석 전 Lambda ARN을 찾으려면 [PreHumanTaskLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_HumanTaskConfig.html#SageMaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn)을 참조하세요.
+ 이 작업 유형에 대한 주석 통합 Lambda 함수는 `ACS-TextMultiClassMultiLabel`로 끝납니다. 해당 리전에 대한 주석 통합 Lambda ARN을 찾으려면 [AnnotationConsolidationLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_AnnotationConsolidationConfig.html#SageMaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn)을 참조하세요.
다음은 미국 동부(버지니아 북부) 리전에 레이블 지정 작업을 생성하는 [AWS Python SDK(Boto3) 요청](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_labeling_job)의 예시입니다. 빨간색으로 된 모든 파라미터는 사양과 리소스로 대체해야 합니다.
```
response = client.create_labeling_job(
LabelingJobName='example-multi-label-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/custom-worker-task-template.html'
},
'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda::function:PRE-TextMultiClassMultiLabel,
'TaskKeywords': [
'Text Classification',
],
'TaskTitle': 'Multi-label text classification task',
'TaskDescription': 'Select all labels that apply to the text shown',
'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
'MaxConcurrentTaskCount': 123,
'AnnotationConsolidationConfig': {
'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel'
},
Tags=[
{
'Key': 'string',
'Value': 'string'
},
]
)
```
### 다중 레이블 텍스트 분류에 대한 템플릿 생성
API를 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하는 경우 `UiTemplateS3Uri`의 작업자 태스크 템플릿을 제공해야 합니다. 다음 템플릿을 복사하고 수정합니다. [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) 및 `header`만 수정합니다.
이 템플릿을 S3에 업로드하고 `UiTemplateS3Uri`에서 이 파일에 대한 S3 URI를 제공합니다.
```
{{ task.input.taskObject }}