Amazon Comprehend が、カスタムモデルのリソースタグ付けをサポート開始

Amazon Comprehend の顧客は、カスタム分類およびエンティティタイプのモデルを使用してさまざまなユースケースを解決しています。たとえば、毎日の利用客からのフィードバックを「ロイヤルティ」、「売上」、「製品の不良」などのカテゴリに分類する分類子を構築しています。 カスタムのエンティティモデルを使用すると、在庫システムの製品 ID など、独自の用語やフレーズについてテキストを分析することができます。Amazon Comprehend は、こうしたモデルの作成から生じる複雑さを取り除きました。必要なものは、ラベルとサンプルテキストを含む CSV ファイルだけです。

使いやすさにおけるこの大きな前進のために、より多くのチームのより多くの従業員がプロジェクトのためにカスタムモデルを作成しています。このようにより多くのチームにわたってより多くのモデルが広まるため、内部的な請求および使用管理のために各モデルに関連した使用量およびコストを項目別に分類できるようにする必要があります。

このリリースでは、Amazon Comprehend のカスタム分類子およびカスタムのエンティティモデルにリソースタグを割り当てることができるようになりました。こうしたリソースにタグ付けすると、それらのリソースの使用量やコストを識別、追跡、分類するのに役立ちます。たとえば、販売テキスト分析用のモデルとマーケティングテキスト分析用のモデルがあるとします。リソースのタグ付け機能を使用すると、SDK を使用して、あるいはコードなしの AWS マネジメントコンソールで新しいモデルを作成するときに、カスタムモデルリソースにタブラベルを付けることができます。モデルに対して使用量と請求が生成されると、これらのリソースタグを使用して使用量とコストが項目化されて表示されます。

カスタムモデルの作成中にリソースタグを追加することができます。次の例は、モデルをトレーニングする準備をしている間にカスタムモデルにタグを追加する方法を示しています。

カスタム分類子およびカスタムエンティティタイプへのタグ付けの詳細については、カスタム Comprehend を参照してください。

著者について

Nino Bice は、AWS の自然言語処理サービス Amazon Comprehend の製品をリードするシニアプロダクトマネージャです。