Anpassen der Ausgaben

Mit der Amazon Textract Textract-Dokumentenanalyse können Sie die Modellausgabe mithilfe von Adaptern anpassen, die an Ihren eigenen Dokumenten trainiert wurden. Adapter sind Komponenten, die in das vortrainierte Deep-Learning-Modell von Amazon Textract integriert werden und dessen Ausgabe an Ihre unternehmensspezifischen Dokumente anpassen. Sie erstellen anhand Ihrer Beispieldokumente einen Adapter für Ihren speziellen Anwendungsfall und trainieren den Adapter anhand der kommentierten Beispiele. annotating/labeling Bei diesem Verfahren ähnelt der verwendete Adapter der Verwendung von Abfragen, weshalb diese Funktion als benutzerdefinierte Abfragen bezeichnet wird

Nachdem Sie einen Adapter erstellt haben, stellt Ihnen Amazon Textract einen AdapterId zur Verfügung. Sie können mehrere Adapterversionen in einem einzigen Adapter haben. Sie können den AdapterId Vorgang zusammen mit einem Vorgang angeben AdapterVersion, um anzugeben, dass Sie den von Ihnen erstellten Adapter verwenden möchten. Beispielsweise stellen Sie der AnalyzeDocumentAPI die beiden Parameter für die synchrone Dokumentenanalyse oder den StartDocumentAnalysisVorgang für die asynchrone Analyse zur Verfügung. Wenn Sie das AdapterId als Teil der Anfrage angeben, wird der Adapter automatisch in den Analyseprozess integriert und zur Verbesserung der Prognosen für Ihre Dokumente verwendet. Auf diese Weise können Sie die Funktionen von nutzen AnalyzeDocument und gleichzeitig das Modell an Ihren eigenen Anwendungsfall anpassen.

Weitere Informationen zur Erstellung und Verwendung von Adaptern finden Sie unter Anpassen Ihrer Query-Antworten. Ein Tutorial zum Erstellen, Trainieren und Verwenden von Adaptern mit dem finden Sie AWS-Managementkonsole unterTutorial zu benutzerdefinierten Abfragen.