Publié le: Aug 7, 2019
Amazon SageMaker Ground Truth vous aide à créer rapidement des jeux de données de formation extrêmement précis pour le machine learning. SageMaker Ground Truth offre un accès facile aux étiqueteurs humains publics et privés et leur fournit des flux de travail intégrés et des interfaces pour les tâches d'étiquetage courantes.
SageMaker Ground Truth fournit désormais un flux de travail intégré pour l’étiquetage des données pour la reconnaissance d’entités nommées (Named Entity Recognition - NER). Au sens traditionnel, la NER implique de parcourir des données textuelles et de localiser des expressions nominales appelées « entités nommées ». Chacune de ces entités nommées est ensuite classée avec une étiquette, telle que « personne », « organisation », « marque », etc. Ce procédé peut être étendu de manière plus large à l'étiquetage de longues zones de texte et à la catégorisation de ces séquences dans des étiquettes pré-spécifiées.
Pour en savoir plus, consultez la documentation d'Amazon SageMaker Ground Truth ou l'article de blog.