Veröffentlicht am: Aug 7, 2019
Amazon SageMaker Ground Truth unterstützt Sie beim schnellen Aufbau von hoch präzisen Trainingsdatensätzen für Machine Learning. SageMaker Ground Truth bietet einfachen Zugriff auf öffentliche und private menschliche Kennzeichner und stellt diesen integrierte Workflows und Schnittstellen für gängige Labeling-Aufgaben zur Verfügung.
SageMaker Ground Truth bietet nun einen integrierten Daten-Labeling-Workflow für die Erkennung benannter Entitäten (NER). Im herkömmlichen Sinn beinhaltet NER das Durchsuchen von Textdaten und das Auffinden von Nominalphrasen, die als "benannte Entitäten" bezeichnet werden. Jede dieser benannten Entitäten wird dann mit einem Label versehen wie beispielsweise 'Person', 'Unternehmen', 'Marke'. Dieser Anwendungsfall kann auf das Labeling längerer Textstellen und die Kategorisierung dieser Sequenzen mit vordefinierten Labels ausgeweitet werden.
Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation für Amazon SageMaker Ground Truth und im Blog-Post.