Forme modelos de reconocimiento de entidades personalizados con menos documentos de formación con Amazon Comprehend

Forme modelos de reconocimiento de entidades personalizados con menos documentos de formación con Amazon Comprehend

Amazon Comprehend utiliza un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que se basa en machine learning para analizar documentos de texto e identificar información como sentimientos, entidades y temas en un texto. Hoy actualizamos nuestros modelos de reconocimiento de entidades personalizados para que pueda formar modelos con menos documentos de formación. El reconocimiento de entidades personalizado amplía la funcionalidad de Amazon Comprehend al permitirle identificar nuevos tipos de entidades que no son compatibles con uno de los tipos de entidades genéricas preestablecidas. Esto significa que, además de identificar los tipos de entidades de la API de Detección de entidades, como UBICACIÓN o FECHA, PERSONA, puede analizar los documentos y extraer entidades como CÓDIGO_PRODUCTO, ID_EMPLEADO, NOMBRE_CONTRATISTA o entidades específicas de la empresa que usted defina y que se ajusten a sus necesidades particulares. A partir de hoy, hemos reducido los documentos mínimos de formación requeridos en un 50 %. Esto significa que puede formar modelos personalizados con tan solo 100 anotaciones por tipo de entidad a partir de 250 documentos. Si tiene más documentos de formación, ¡es posible que con los modelos más nuevos obtenga mejores resultados con respecto a los anteriores!

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