Amazon Comprehend 사용자 지정

기계 교육 기반 NLP 솔루션을 구축하는 데 필요한 기술이 없어도 특정 요구 사항에 맞게 Amazon Comprehend를 사용자 정의할 수 있습니다. Comprehend 사용자 지정은 자동 기계 학습, 즉 AutoML을 사용해 사용자 대신 사용자가 제공한 학습 데이터를 통해 사용자 지정 NLP 모델을 구축합니다.

입력 문서 처리 – Amazon Comprehend는 사용자 지정 분류 및 사용자 지정 개체 인식을 위한 원스텝 문서 처리를 지원합니다. 예를 들어, 일반 텍스트 문서와 반정형 문서(예: PDF 문서, Microsoft Word 문서, 이미지)를 혼합하여 사용자 정의 분석 작업에 입력할 수 있습니다. 자세한 내용은 문서 처리를 참조하십시오.

사용자 정의 분류 — 사용자 정의 분류 모델(분류기)을 생성하여 문서를 고유한 범주로 구성할 수 있습니다. 각 분류 레이블에 해당 레이블을 가장 잘 나타내는 문서 세트를 제공하여 분류기를 학습시키십시오. 일단 학습되면 레이블이 지정되지 않은 여러 문서 세트에 분류기를 사용할 수 있습니다. 콘솔을 사용하여 코드 없는 경험을 하거나 최신 AWS SDK를 설치할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 분류를 참조하십시오.

사용자 지정 개체 인식 – 텍스트를 분석하여 특정 용어와 명사 기반 구문을 분석할 수 있는 사용자 지정 개체 인식 모델(인식기)을 만들 수 있습니다. 정책 번호나 고객 에스컬레이션을 암시하는 문구와 같은 용어를 추출하도록 인식기를 학습시킬 수 있습니다. 모델을 학습시키려면 개체 목록과 해당 개체를 포함하는 문서 세트를 제공해야 합니다. 모델을 학습시킨 후에는 모델을 대상으로 분석 작업을 제출하여 사용자 지정 개체를 추출할 수 있습니다. 자세한 내용은 사용자 지정 개체 인식을 참조하십시오.