Catégoriser le texte à l'aide de la classification du texte (étiquette multiple)

Pour classer les articles et le texte en plusieurs catégories prédéfinies, utilisez le type de tâche de classification de texte à plusieurs étiquettes. Par exemple, vous pouvez utiliser ce type de tâche pour identifier plusieurs émotions véhiculées dans un texte. Les sections suivantes fournissent des informations sur la création d'une tâche de classification de texte à étiquettes multiples à partir de la console et de l'API.

Lorsque vous travaillez sur une tâche de classification de texte à plusieurs étiquettes, les collaborateurs doivent choisir toutes les étiquettes applicables, et doivent en choisir au moins une. Lorsque vous créez une tâche à l'aide de ce type de tâche, vous pouvez fournir jusqu'à 50 catégories d'étiquettes.

Amazon SageMaker Ground Truth ne fournit pas de catégorie « aucun » lorsqu'aucune des étiquettes ne s'applique. Pour fournir cette option aux collaborateurs, incluez une étiquette similaire à « aucune » ou « autre » lorsque vous créez une tâche de classification de texte à plusieurs étiquettes.

Pour imposer aux collaborateurs de choisir une seule étiquette pour chaque sélection de document ou de texte, utilisez le type de tâche Catégoriser le texte avec une classification de texte (étiquette unique).

Important

Si vous créez manuellement un fichier manifeste source, utilisez "source" pour identifier le texte à étiqueter. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Données d'entrée.

Création d'une tâche d'étiquetage de classification de texte à plusieurs étiquettes (console)

Vous pouvez suivre les instructions Création d'une tâche d'étiquetage (Console) pour apprendre à créer une tâche d'étiquetage de classification de texte à étiquettes multiples dans la console Amazon SageMaker AI. À l'étape 10, choisissez Texte dans le menu déroulant Catégorie de tâches, puis Classification du texte (plusieurs étiquettes) comme type de tâche.

Ground Truth fournit une interface utilisateur employé similaire à la suivante pour l'étiquetage des tâches. Lorsque vous créez la tâche d'étiquetage avec la console, vous spécifiez des instructions pour aider les collaborateurs à terminer la tâche et des étiquettes parmi lesquelles ceux-ci peuvent faire leur choix.

Création d'une tâche d'étiquetage de classification de texte à plusieurs étiquettes (API)

Pour créer une tâche d'étiquetage de classification de texte à étiquettes multiples, utilisez l'opération SageMaker CreateLabelingJob API. Cette API définit cette opération pour tous AWS SDKs. Pour consulter la liste des langues spécifiques prises SDKs en charge pour cette opération, consultez la section Voir aussi de. CreateLabelingJob

Suivez les instructions présentées dans Création d'une tâche d'étiquetage (API) et procédez comme suit pour configurer votre demande :

• Les fonctions Lambda de pré-annotation pour ce type de tâche se terminent par PRE-TextMultiClassMultiLabel. Pour trouver l'ARN Lambda préalable à l'annotation pour votre région PreHumanTaskLambdaArn, consultez.

• Les fonctions Lambda de consolidation des annotations pour ce type de tâche se terminent par ACS-TextMultiClassMultiLabel. Pour trouver l'ARN Lambda de consolidation des annotations pour votre région, consultez. AnnotationConsolidationLambdaArn

Voici un exemple de requête du kit SDK AWS Python (Boto3) pour créer une tâche d'étiquetage dans la région USA Est (Virginie du Nord). Tous les paramètres en rouge doivent être remplacés par vos spécifications et ressources.

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-multi-label-text-classification-labeling-job,
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/custom-worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda::function:PRE-TextMultiClassMultiLabel,
        'TaskKeywords': [
            'Text Classification',
        ],
        'TaskTitle': 'Multi-label text classification task',
        'TaskDescription': 'Select all labels that apply to the text shown',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

Création d'un modèle personnalisé pour la classification de texte à plusieurs étiquettes

Si vous créez une tâche d'étiquetage à l'aide de l'API, vous devez fournir un modèle personnalisé dans UiTemplateS3Uri. Copiez et modifiez le modèle suivant. Modifiez uniquement short-instructions, full-instructions, et header.

Téléchargez ce modèle vers S3 et fournissez l'URI S3 pour ce fichier dans UiTemplateS3Uri.

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-classifier-multi-select
    name="crowd-classifier-multi-select"
    categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
    header="Please identify all classes in the below text"
  >
    <classification-target style="white-space: pre-wrap">
      {{ task.input.taskObject }}
    </classification-target>
    <full-instructions header="Classifier instructions">
      <ol><li><strong>Read</strong> the text carefully.</li>
      <li><strong>Read</strong> the examples to understand more about the options.</li>
      <li><strong>Choose</strong> the appropriate labels that best suit the text.</li></ol>
    </full-instructions>
    <short-instructions>
      <p>Enter description of the labels that workers have to choose from</p>
      <p><br></p>
      <p><br></p><p>Add examples to help workers understand the label</p>
      <p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p><p><br></p>
    </short-instructions>
  </crowd-classifier-multi-select>
  </crowd-form>

Pour savoir comment créer un modèle personnalisé, veuillez consulter Flux de travail d'étiquetage personnalisés.

Données de sortie de classification de texte à plusieurs étiquettes

Une fois que vous avez créé une tâche d'étiquetage de classification de texte à plusieurs étiquettes, vos données de sortie seront situées dans le compartiment Amazon S3 spécifié dans le paramètre S3OutputPath lorsque vous utilisez l'API ou dans le champ Output dataset location (Emplacement du jeu de données de sortie) de la section Job overview (Présentation de la tâche) de la console.

Pour en savoir plus sur le fichier manifeste de sortie généré par Ground Truth et sur la structure de fichier que ce dernier utilise pour stocker vos données de sortie, veuillez consulter Étiquetage des données de sortie des tâches.

Pour accéder à un exemple de fichiers manifestes en sortie pour la tâche d'étiquetage de classification de texte à plusieurs étiquettes, veuillez consulter Résultat du travail de classification multi-étiquettes.