기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
사용자 지정 분류를 사용하여 문서를 사용자가 정의한 범주(클래스)로 구성할 수 있습니다. 사용자 지정 분류는 두 단계로 이루어져 있습니다. 먼저 사용자가 관심 있어 하는 클래스를 인식하도록 사용자 지정 분류 모델(분류기라고도 함)을 학습시킵니다. 그런 다음 모델을 사용하여 원하는 수의 문서 세트를 분류합니다.
예를 들어 지원 요청의 내용을 분류하여 요청을 적절한 지원 팀에 전달할 수 있습니다. 또는 고객으로부터 받은 이메일을 분류하여 고객 요청 유형에 따라 지침을 제공할 수 있습니다. Amazon Comprehend와 Amazon Transcribe를 결합하여 음성을 텍스트로 변환한 다음 지원 전화 통화에서 오는 요청을 분류할 수 있습니다.
단일 문서에 대해 사용자 지정 분류를 동기적으로(실시간) 실행하거나 비동기 작업을 시작하여 문서 세트를 분류할 수 있습니다. 계정에 각각 다른 데이터를 사용하여 학습된 사용자 지정 분류기를 여러 개 둘 수 있습니다. 사용자 지정 분류는 일반 텍스트, PDF, Word 및 이미지와 같은 다양한 입력 문서 유형을 지원합니다.
분류 작업을 제출할 때는 분석해야 하는 문서 유형에 따라 사용할 분류기 모델을 선택합니다. 예를 들어, 일반 텍스트 문서를 분석하려면 일반 텍스트 문서로 학습시킨 모델을 사용하면 가장 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 반정형 문서(예: PDF, Word, 이미지, Amazon Textract 출력 또는 스캔한 파일)를 분석하려면 기본 문서로 학습시킨 모델을 사용하면 가장 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
