實體清單 (僅限純文字)

若要使用實體清單來訓練模型，您需要提供兩個資訊：實體名稱清單及其對應的自訂實體類型，以及您希望在其中顯示實體的未註解文件集合。

當您提供實體清單時，Amazon Comprehend 會使用智慧型演算法偵測文件中實體的出現次數，以做為訓練自訂實體辨識器模型的基礎。

對於實體清單，請在實體清單中為每個實體類型提供至少 25 個實體相符項目。

自訂實體辨識的實體清單需要逗號分隔值 (CSV) 檔案，其中包含下列欄：

• 文字 — 項目範例的文字，與隨附文件語料庫中所顯示的完全相同。

• 類型-客戶定義的實體類型。實體類型必須為大寫、下劃線分隔的字串，例如管理員或 SIENOR_MANAGER。每個模型最多可訓練 25 個實體類型。

該文件documents.txt包含四行：

Jo Brown is an engineer in the high tech industry.
John Doe has been a engineer for 14 years.
Emilio Johnson is a judge on the Washington Supreme Court.
Our latest new employee, Jane Smith, has been a manager in the industry for 4 years.       

具有實體清單的 CSV 檔案具有以下幾行：

Text, Type
Jo Brown, ENGINEER
John Doe, ENGINEER
Jane Smith, MANAGER

注意

在實體清單中，埃米利奧·約翰遜的項目不存在，因為它不包含工程師或經理實體。

建立您的資料檔案

您的實體清單必須放在正確設定的 CSV 檔案中，因此您的實體清單檔案出現問題的機會很小。若要手動設定 CSV 檔案，必須符合下列條件：

• UTF-8 編碼必須明確指定，即使在大多數情況下將其用作默認編碼也是如此。

• 它必須包括列名：Type和Text。

我們強烈建議以程式設計方式產生 CSV 輸入檔案，以避免潛在的問題。

下列範例會使用 Python 為上述註解產生 CSV：

import csv 
with open("./entitylist/entitylist.csv", "w", encoding="utf-8") as csv_file:
    csv_writer = csv.writer(csv_file)
    csv_writer.writerow(["Text", "Type"])
    csv_writer.writerow(["Jo Brown", " ENGINEER"])
    csv_writer.writerow(["John Doe", " ENGINEER"])
    csv_writer.writerow(["Jane Smith", " MANAGER"])

最佳實務

在使用實體列表時，需要考慮許多事項以獲得最佳結果，包括：

• 清單中實體的順序對模型訓練沒有影響。

• 使用涵蓋未註釋文件語料庫中所提及之正面實體範例的 80%-100% 的實體清單項目。

• 移除常用字詞和片語，避免符合文件語料庫中非實體的實體範例。即使是少數不正確的相符項目，也會顯著影響產生的模型的準確性。例如，像實體清單中的字詞會產生大量相符項目，這些相符項目不太可能是您要尋找的實體，因此會極大地影響您的準確性。

• 輸入數據不應包含重複項。存在重複樣本可能會導致測試集污染，因此對訓練過程、模型指標和行為產生負面影響。

• 盡可能提供類似實際使用案例的文件。不要將玩具數據或合成數據用於生產系統。輸入數據應盡可能多樣化，以避免過度擬合並幫助底層模型更好地概括在實際示例中。

• 實體清單區分大小寫，目前不支援規則運算式。但是，即使實體與實體清單中提供的外殼不完全相符，訓練過的模型通常仍可辨識實體。

• 如果您的實體是另一個實體的子字串 (例如「Smith」和「Jane Smith」)，請在實體清單中同時提供這兩者。

可以在以下位置找到其他建議 改善自訂實體辨識器效能