Publicado: Aug 3, 2022
Com a redução dos requisitos de treinamento de modelos do Amazon Comprehend, os clientes podem começar a usar o reconhecimento de entidades personalizadas com mais facilidade. O Amazon Comprehend é um serviço de processamento de linguagem natural (PLN) que oferece APIs para extrair frases, entidades contextuais, eventos e sentimentos importantes de textos. As entidades são coisas no documento, como pessoas, lugares, organizações, números de cartão de crédito etc. O Custom Entity Recognition (CER – Reconhecimento de entidades personalizadas) do Amazon Comprehend permite treinar modelos com entidades exclusivas da sua empresa em apenas algumas etapas fáceis. Você pode identificar praticamente qualquer tipo de entidade. Basta informar um número suficiente de detalhes para treinar o modelo de forma eficaz.
Até hoje, era necessário treinar um reconhecedor de entidades personalizadas do Amazon Comprehend com um mínimo de 250 documentos e 100 anotações por entidade. A partir de hoje, estamos reduzindo os requisitos mínimos para treinar um modelo de reconhecimento de entidades personalizadas do Amazon Comprehend para 25 anotações por tipo de entidade. Com a nossa modelagem aprimorada na retaguarda, você já pode começar a executar experimentos com apenas três documentos anotados, analisar os resultados preliminares e iterar incluindo mais anotações e documentos. Os limites reduzidos se aplicam apenas a modelos de reconhecimento de entidades personalizadas em documentos com texto simples.
Para saber mais e começar a usar, acesse a publicação de blog sobre o lançamento, a página do produto ou a documentação do Amazon Comprehend.