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到这里，大家已经了解如何使用Ground Truth以构建NER训练数据集，以及如何将生成的增强manifest文件自动转换为Amazon Comprehend能够直接处理的格式。

本文展示了如何使用Angular与Ground Truth构建自定义的数据标注UI界面。该解决方案能够在标记作业创建过程中，处理各自定义模板中不同范围之间的通信活动。充分使用Angular等自定义前端框架的功能，帮助大家轻松创建现代Web应用程序，从而在公共、内部或者来自供应商的标记工作人员的配合下切实满足您的数据标注需求。

对于刚上手机器学习的从业人员而言，业务需求所需要呈现的结果，往往不仅是用公开数据集就能够训练出合适的模型。我们往往只有少量的业务相关数据，甚至这些数据也需要从零开始收集整合，而这之后还需要进行数据清洗、数据打标签、特定数据格式转化等复杂的制作特定数据集的步骤，这些工作会阻塞住我们前进的脚步。除了容易在数据集上举步不前外，对于所需要数据量的误解也是另外一大阻碍因素。我们总认为进行机器学习需要“大量”的数据，究竟需要多少数据？在仅有少量数据时就不能训练出准确率较高的模型？本文试图从零开始，从制作自己的数据集开始，来探讨上面提出的问题。