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# Classificação de texto para avaliação de modelo no Amazon Bedrock
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A classificação de texto é usada para classificar texto em categorias predefinidas. As aplicações que usam classificação de texto incluem recomendação de conteúdo, detecção de spam, identificação de idioma e análise de tendências em mídias sociais. Classes desequilibradas, dados ambíguos, dados ruidosos e desvio na rotulagem são alguns problemas que podem causar erros na classificação de texto.

**Importante**  
Para a classificação de texto, há um problema conhecido do sistema que impede que os modelos da Cohere concluam uma avaliação de toxicidade com êxito.

Os conjuntos de dados integrados a seguir são recomendados para uso com o tipo de tarefa de classificação de texto.

**Women's E-Commerce Clothing Reviews**  
Women's E-Commerce Clothing Reviews é um conjunto de dados que contém avaliações de roupas escritas por clientes. Esse conjunto de dados é usado em tarefas de classificação de texto. 

A tabela a seguir resume as métricas calculadas e os conjuntos de dados integrados recomendados. Para especificar com êxito os conjuntos de dados integrados disponíveis usando a AWS CLI ou um SDK da AWS compatível, use os nomes dos parâmetros na coluna *Conjuntos de dados integrados (API)*.




**Conjuntos de dados integrados disponíveis no Amazon Bedrock**  
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock/latest/userguide/model-evaluation-text-classification.html)

Para saber mais sobre como a métrica computada para cada conjunto de dados incorporado é calculada, consulte [Analisar os relatórios e métricas do trabalho de avaliação de modelo no Amazon Bedrock](model-evaluation-report.md).