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ラボの概要
AnyCompany Consulting では、ドキュメントから重要な語句、表現、感情を抽出するために自然言語処理 (NLP) を取り入れたいと考えています。NLP サービスの Amazon Comprehend を採用したので、既存のアプリケーションに NLP を統合できるようになりました。会社のドキュメントに使用するモデルとエンドポイントの作成プロセスを開始するにあたって、収集したドキュメントから特定の表現を識別するカスタムエンティティ認識機能モデルを作成するように会社から依頼されました。
このラボでは、Amazon Comprehend を使用してカスタムエンティティ認識モデルを作成してテストします。
目標
このラボを修了すると、以下のことができるようになります。
- Amazon Comprehend を使用してカスタムエンティティ認識モデルを作成する。
- カスタムエンティティ認識エンドポイントを使ってリアルタイム分析を実行する。
技術知識の前提条件
このラボを完了するには、AWS マネジメントコンソールの基本操作を熟知していることと Amazon S3 に関する知識を持っていることが必要です。
所要時間
このラボの所要時間は約 60 分です。
アイコンキー
このラボでは、さまざまな種類の手順と注記への注意を促すため、各種アイコンが使用されています。以下のリストは、各アイコンの目的を説明したものです。
- 注意: ヒントや重要なガイダンス。
- 詳細: 詳細情報が記載されている場所を示す。
- 警告: 特記事項または重要な情報を表す (この情報を読み忘れても、機器やデータに問題が発生するというわけではありませんが、特定のステップを繰り返す必要が生じる可能性があります)。
- 検討: あるコンセプトを自分の環境でどのように応用できるかを考えたり、学習中のトピックについて議論したりする時間。
- ファイルの内容: 実行する必要のあるスクリプトまたはファイルの内容を示すコードブロック。事前に作成済み。
環境の概要
以下の図は、ラボ環境の基本的なアーキテクチャを示しています。
上記の図では、トレーニングデータが Amazon S3 バケットにアップロードされています。Amazon Comprehend でバケットのトレーニングデータを使用して、カスタムエンティティ認識モデルをトレーニングします。エンドポイントを使用してドキュメントをリアルタイムで分析し、トレーニング済みモデルによってドキュメント内の特定の表現を検出します。
