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Amazon Comprehend Custom
Puede personalizar Amazon Comprehend para sus necesidades específicas sin depender de las habilidades necesarias para la creación de soluciones PNL basadas en el machine learning. Con machine learning o AutoML, Comprehend Custom crea modelos personalizados de PNL en su nombre, utilizando los datos de entrenamiento que usted proporciona.
Procesamiento del documento de entrada: Amazon Comprehend admite el procesamiento de documentos en un solo paso para la clasificación personalizada y para el reconocimiento de entidades personalizado. Por ejemplo, puede introducir una combinación de documentos de texto sin formato y documentos semiestructurados (como documentos PDF, documentos de Microsoft Word e imágenes) en un trabajo de análisis personalizado. Para obtener más información, consulte Procesamiento de documentos.
Clasificación personalizada: crea modelos de clasificación personalizados (clasificadores) para organizar los documentos en sus propias categorías. Para cada etiqueta de clasificación, proporcione el conjunto de documentos que mejor represente a esa etiqueta y entrene al clasificador en ella. Una vez entrenado, el clasificador podrá utilizarse en cualquier cantidad de conjuntos de documentos sin etiquetar. Puede usar la consola para disfrutar de una experiencia libre de código o para instalar el SDK de AWS más reciente. Para obtener más información, consulte Clasificación personalizada.
Reconocimiento de entidades personalizado: crea modelos de reconocimiento de entidades personalizados (reconocedores) que puedan analizar el texto en busca de términos específicos y frases basadas en sustantivos. Puede entrenar a los reconocedores para que extraigan términos, como los números de póliza, o frases que impliquen un escalamiento de los clientes. Para entrenar el modelo, debe proporcionar una lista de las entidades y un conjunto de documentos que las contengan. Una vez que el modelo esté entrenado, podrá enviar tareas de análisis para extraer las entidades personalizadas. Para obtener más información, consulte Reconocimiento de entidades personalizado.
