自訂您的查詢回應

Amazon Textract 可讓您使用轉接器自訂其預先訓練查詢功能的輸出。您可以使用 Amazon Textract 主控台來建立轉接器。然後，可以在呼叫 AnalyzeDocument 和 StartDocumentAnalysis 操作時參考此轉接器。

當您使用主控台建立轉接器時，您可以上傳自己的文件，以訓練轉接器並測試其效能。您也可以將查詢新增至文件，然後將這些查詢連結至文件中的正確回應元素，以註釋您的文件。建立轉接器並註釋文件後，您可以訓練轉接器、檢查其效能，然後在分析文件時使用它。

轉接器是模組化元件，會新增至現有的 Amazon Textract 深度學習模型，為訓練任務擴展其功能。透過使用轉接器微調深度學習模型，您可以自訂與特定使用案例相關的文件分析任務的輸出。

若要建立和使用轉接器，您必須：

上傳範例文件

若要訓練轉接器，您必須上傳一組代表您使用案例的範例文件。您可以直接從電腦或 Amazon S3 儲存貯體上傳文件。為了獲得最佳結果，請提供盡可能多的訓練文件 （最多 2，500 頁的訓練文件和 1000 個測試文件）。請確定文件代表您使用案例的所有層面。您必須上傳至少五個訓練和五個測試文件。

指定訓練和測試集

您必須將所有文件分割成訓練和測試集。訓練集用於訓練轉接器。轉接器會學習這些註釋文件中包含的模式。測試集用於評估轉接器效能。

如需訓練和測試資料的詳細資訊，請參閱 準備訓練和測試資料集。

使用查詢和回應註釋文件

註釋文件時，您有兩個選擇：您可以使用預先訓練的查詢功能自動標記文件，然後視需要編輯標籤。或者，您可以為每個文件查詢手動標記回應。

如需查詢最佳實務的詳細資訊，請參閱查詢的最佳實務。

訓練轉接器

註釋訓練資料後，您可以啟動轉接器的訓練程序。Amazon Textract 會訓練專為您的文件量身打造的轉接器。轉接器訓練需要 2-30 小時，取決於資料集的大小和 AWS 區域。訓練完成後，您可以在轉接器詳細資訊頁面中檢視訓練狀態。如果狀態為 training failed，請參閱 偵錯訓練失敗以偵錯失敗。

評估轉接器

每輪轉接器訓練後，請檢閱 AWS 管理主控台 中的效能指標，以判斷轉接器與所需效能等級的接近程度。然後，您可以透過上傳新的訓練文件批次，或檢閱準確性分數較低的文件註釋，進一步改善轉接器的文件準確性。建立轉接器的改善版本後，您可以使用 AWS 主控台來刪除任何不再需要的較早轉接器版本。

如需評估指標的詳細資訊，請參閱 評估和改善轉接器。

取得 AdapterId

訓練轉接器之後，您可以取得轉接器的唯一 ID，以便與 Amazon Textract 文件分析 API 操作搭配使用。使用 ListAdapterVersions API 操作或使用 擷取 AdapterId AWS 管理主控台。

呼叫 AnalyzeDocument API 操作

若要套用自訂轉接器，請在呼叫 AnalyzeDocument 或 StartDocumentAnalysis API 操作時提供其 ID。這可增強對文件的預測。呼叫 API 操作時，每個頁面最多可以使用一個轉接器。

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