Personalizando saídas

Com a análise de documentos do Amazon Textract, você pode personalizar a saída do modelo por meio de adaptadores treinados em seus próprios documentos. Os adaptadores são componentes que se conectam ao modelo de aprendizado profundo pré-treinado do Amazon Textract, personalizando sua saída para documentos específicos da sua empresa. Você cria um adaptador para seu caso de uso específico por meio de annotating/labeling seus documentos de amostra e treina o adaptador nas amostras anotadas. Ao usar esse processo, o adaptador usado é semelhante ao uso de consultas e, como tal, esse recurso é chamado de consultas personalizadas.

Depois de criar um adaptador, o Amazon Textract fornece um. AdapterId Você pode ter várias versões de adaptador em um único adaptador. Você pode fornecer o AdapterId, junto com um AdapterVersion, a uma operação para especificar que deseja usar o adaptador que você criou. Por exemplo, você fornece os dois parâmetros à AnalyzeDocumentAPI para análise síncrona de documentos ou a StartDocumentAnalysisoperação para análise assíncrona. Fornecer o AdapterId como parte da solicitação integrará automaticamente o adaptador ao processo de análise e o usará para aprimorar as previsões de seus documentos. Dessa forma, você pode aproveitar os recursos do AnalyzeDocument enquanto personaliza o modelo para se adequar ao seu próprio caso de uso.

Para obter mais informações sobre como criar e usar adaptadores, consulte Personalizando suas respostas de consultas. Para obter um tutorial sobre como criar, treinar e usar adaptadores com o Console de gerenciamento da AWS, consulteTutorial de consultas personalizadas.