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テキスト分類は、テキストの定義済みカテゴリへの分類に使用されます。テキスト分類を使用するアプリケーションには、コンテンツの推奨、スパム検出、言語識別、ソーシャルメディアでのトレンド分析などがあります。不均衡なクラス、あいまいなデータ、ノイズの多いデータ、ラベル付けのバイアスは、テキスト分類でエラーの原因となる問題の一部です。
重要
テキスト分類の場合、Cohere モデルが毒性評価を正常に完了できないというシステム上の既知の問題があります。
テキスト分類タスクタイプでは、以下の組み込みデータセットを使用することをお勧めします。
- Women's E-Commerce Clothing Reviews
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Women's E-Commerce Clothing Reviews は、顧客が書いた服のレビューを含むデータセットです。このデータセットはテキスト分類タスクに使用されます。
次の表は、計算済みのメトリクスと推奨の組み込みデータセットをまとめたものです。またはサポートされている AWS SDK を使用して使用可能な組み込みデータセットを正常に指定するには AWS CLI、 列のパラメータ名である組み込みデータセット (API) を使用します。
| タスクタイプ | メトリクス | 組み込みデータセット (コンソール) | 組み込みデータセット (API) | 計算済みのメトリクス |
|---|---|---|---|---|
| テキスト分類 | 正解率 | Women's Ecommerce Clothing Reviews |
Builtin.WomensEcommerceClothingBoolQ |
正解率 (classification_accuracy_score による正解率) |
| 堅牢性 | Women's Ecommerce Clothing Reviews |
Builtin.WomensEcommerceClothingBoolQ |
classification_accuracy_score および delta_classification_accuracy_score |
各組み込みデータセットの計算済みのメトリクスの計算方法の詳細については、「Review model evaluation job reports and metrics in Amazon Bedrock」を参照してください。
