Publicado en: Aug 3, 2022
Amazon Comprehend facilita los primeros pasos que dan los clientes en el reconocimiento personalizado de entidades al reducir los requisitos de anotaciones para entrenar sus modelos. Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que proporciona API para extraer del texto frases clave, entidades contextuales, eventos y opiniones. Las entidades se refieren a cosas en su documento, como personas, lugares, organizaciones, números de tarjetas de crédito, etc. El reconocimiento personalizado de entidades (CER) en Amazon Comprehend le permite entrenar modelos con entidades únicas para su negocio en solo unos pocos pasos sencillos. Puede identificar casi cualquier tipo de entidad, con solo dar una cantidad suficiente de detalles para entrenar su modelo de manera efectiva.
Hasta hoy, tenía que entrenar un reconocedor personalizado de entidades de Amazon Comprehend con un mínimo de 250 documentos y 100 anotaciones por entidad. A partir de hoy, reduciremos los requisitos mínimos para entrenar un modelo de reconocimiento personalizado de entidades de Amazon Comprehend a 25 anotaciones por tipo de entidad. Con nuestro modelado mejorado en segundo plano, ahora puede comenzar a ejecutar sus experimentos con tan solo 3 documentos anotados, analizar resultados preliminares e iterar al incluir anotaciones y documentos adicionales. Los límites reducidos se aplican a los modelos de reconocimiento personalizado de entidades solo para documentos de texto sin formato.
Para obtener más información y comenzar, visite la publicación del blog para el lanzamiento, la página del producto o nuestra documentación sobre Amazon Comprehend.