投稿日: Apr 18, 2019
Amazon Comprehend は、カスタム分類を使用して多様なユースケースを解決するのに役立ちます。例えば、お客様からの日常的なフィードバックを「ロイヤルティ」、「セールス」、「製品故障」などのカテゴリにまとめるための分類子を作成できます。Amazon Comprehend では、ラベルとサンプルテキストが格納された CSV ファイルさえあれば、カスタム分類モデル作成の手間を省くことができます。
混同行列は、自分で用意したトレーニングデータに基づいたラベル付けのパフォーマンスを把握するのに役立ちます。例えば、類似したトレーニングコンテンツを持つ 2 種類のラベルが存在するとき、カスタム分類モデルではそれらのラベルを明確に区別できないかもしれません。混同行列を使うことで、それぞれのラベルをその他のラベルから明確に区別でき、より優れたトレーニングコンテンツ作成に専念できます。
Amazon Comprehend カスタム分類モデルはこちらから使用を開始できます。モデルのトレーニングの一環として混同行列を使用する方法の詳細については、こちらをご覧ください。