シンプルなタスクサンプル - Amazon SageMaker

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シンプルなタスクサンプル

次のサンプルは、ツイート分析用のシンプルなタスクを設定する方法を示しています。すべてのタスクは <crowd-form> </crowd-form> 要素で開始および終了します。標準HTML<form>要素と同様に、すべてのフォームコードはそれらの間を流れる必要があります。

シンプルなツイート分析タスクでは、<crowd-classifier> 要素を使用します。以下の属性は必須です。

  • name - フォーム出力で結果に使用する変数名。

  • カテゴリ - JSON 可能な回答のフォーマットされた配列。

  • header - 注釈ツールのタイトル。

<crowd-classifier> 要素の子として 3 つのリージョンを持っている必要があります。

  • <classification-target> - 上記の categories 属性に指定されたオプションに基づいてワーカーが分類するテキスト。

  • <full-instructions> - ツールの [View full instructions (詳細な手順の表示)] リンクから使用できる手順。これを空白のままにすることはできますが、より良い結果を得るための適切な手順を提供することをお勧めします。

  • <short-instructions> - ツールのサイドバーに表示される、タスクのより簡単な説明。これを空白のままにすることはできますが、より良い結果を得るための適切な手順を提供することをお勧めします。

このツールのシンプルなバージョンは次のようになります。

例 crowd-classifier の使用
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-classifier 
    name="tweetFeeling"
    categories="['positive','negative','neutral', 'unclear']"
    header="Which term best describes this tweet?"
  >
     <classification-target>
      My favorite football team won today! 
      Bring on the division finals!
    </classification-target>

    <full-instructions header="Sentiment Analysis Instructions">
      Try to determine the sentiment the author
      of the tweet is trying to express. 
      If none seem to match, choose "cannot determine."
    </full-instructions>

    <short-instructions>
      Pick the term best describing the sentiment 
      of the tweet. 
    </short-instructions>

  </crowd-classifier>
</crowd-form>

Ground Truth ラベル付けジョブ作成ワークフローのエディタにコードをコピーして貼り付けてツールをプレビューするか、 でこのコードのデモを試すことができます CodePen。

View a demo of this sample template on CodePen