自定义您的查询响应

Amazon Textract 允许您使用适配器自定义其预训练查询功能的输出。您可以使用亚马逊 Textract 控制台来创建适配器。然后可以在调用AnalyzeDocument和StartDocumentAnalysis操作时引用此适配器。

当您使用控制台创建适配器时，您上传自己的文档以训练适配器并测试其性能。您还可以在文档中添加查询，然后通过将这些查询链接到文档中的正确响应元素来为文档添加注释。创建适配器并为文档添加注释后，您可以训练适配器，检查其性能，然后在分析文档时使用它。

适配器是模块化组件，添加到现有的 Amazon Textract 深度学习模型中，扩展了其完成训练任务的能力。通过使用适配器微调深度学习模型，您可以自定义与特定用例相关的文档分析任务的输出。

要创建和使用适配器，您必须：

上传示例文档

要训练适配器，您必须上传一组代表您的用例的示例文档。您可以直接从计算机或 Amazon S3 存储桶上传文档。为获得最佳结果，请提供尽可能多的培训文档（最多 2,500 页的培训文档和 1000 个测试文档）。确保这些文档代表了您的用例的各个方面。您必须上传至少五份培训和五份测试文档。

指定训练集和测试集

您必须将所有文档分成训练集和测试集。训练集用于训练适配器。适配器学习这些带注释的文档中包含的模式。该测试集用于评估适配器性能。

有关训练和测试数据的更多信息，请参阅准备训练和测试数据集。

使用查询和回复为文档添加注释

为文档添加注释时，有两种选择：您可以使用预训练的查询功能自动为文档添加标签，然后根据需要编辑标签。或者，您可以手动为每个文档查询的响应添加标签。

有关查询最佳实践的更多信息，请参阅查询最佳实践。

训练适配器

为训练数据添加注释后，您可以启动适配器的训练过程。亚马逊 Textract 训练一款专为您的文档量身定制的适配器。适配器训练需要 2-30 个小时，具体取决于数据集和 AWS 区域的大小。训练完成后，您可以在适配器详细信息页面中查看训练状态。如果状态为training failed，请参见调试训练失败调试故障。

评估适配器

每轮适配器培训结束后，查看中的性能指标， AWS 管理控制台 以确定适配器与您期望的性能水平有多接近。然后，您可以通过上传新一批培训文档或查看准确度分数较低的文档的注释，进一步提高适配器对文档的准确性。创建适配器的改进版本后，您可以使用 AWS 控制台删除不再需要的任何早期适配器版本。

有关评估指标的更多信息，请参阅评估和改进您的适配器。

获取 AdapterId

适配器经过训练后，您可以获取唯一的 ID，以便您的适配器在亚马逊 Textract 文档分析 API 操作中使用。使用 ListAdapterVersions API 操作或使用来检索 AWS 管理控制台。 AdapterId

调用 AnalyzeDocument API 操作

要应用您的自定义适配器，请在调用AnalyzeDocument或 StartDocumentAnalysis API 操作时提供其 ID。这增强了对文档的预测。调用 API 操作时，每页最多可以使用一个适配器。

视频演示和教程