Veröffentlicht am: Apr 18, 2019
Amazon Comprehend hilft Ihnen bei der Lösung einer Vielzahl von Verwendungsfällen mit einer benutzerdefinierten Klassifizierung. Sie können beispielsweise Klassifizierer erstellen, um Ihr tägliches Kundenfeedback in Kategorien wie „Loyalität“, „Verkauf“ oder „Produktfehler“ zu ordnen. Amazon Comprehend hebt die Komplexität für die Erstellung von benutzerdefinierten Klassifizierungsmodellen auf, dass nur eine CSV-Datei mit Labels und Beispieltext erforderlich ist.
Mithilfe einer Verwirrungsmatrix können Sie anhand der von Ihnen bereitgestellten Schulungsdaten verstehen, wie sich Ihre Labels verhalten. Wenn Sie beispielsweise zwei Labels mit ähnlichem Schulungsinhalt haben, kann das benutzerdefinierte Klassifizierungsmodell diese Labels möglicherweise nicht eindeutig unterscheiden. Wenn Sie die Verwirrungsmatrix verwenden, können Sie sich darauf konzentrieren, bessere Schulungsinhalte zu erstellen, sodass sich jedes Label stärker voneinander unterscheidet.
Beginnen Sie hier mit den benutzerdefinierten Klassifizierungsmodellen von Amazon Comprehend und erfahren Sie hier mehr darüber, wie Sie eine Verwirrungsmatrix als Teil des Trainings Ihres Modells verwenden.