Selecione DUAS: A LexaLegal, uma startup de tecnologia jurídica, precisa de um reconhecedor de entidades personalizado do Amazon Comprehend para identificar nomes de partes, cláusulas legais e referências a estatutos. Sua equipe de rotulagem pode produzir documentos anotados com intervalos de entidades ou organizar listas de identificadores de estatutos conhecidos. Quais duas abordagens de dados de treinamento eles podem usar ao criar um reconhecedor de entidades personalizado do Comprehend?

As duas abordagens corretas são as formas primárias de treinar um reconhecedor de entidades personalizado no Amazon Comprehend. Fornecer documentos anotados com intervalos de entidades (texto rotulado) permite que o Comprehend aprenda padrões contextuais para identificar entidades. Fornecer uma lista de entidades (um léxico) com identificadores de estatutos conhecidos é útil para entidades específicas e de vocabulário fechado, onde o Comprehend pode fazer correspondência direta. A opção de tags de objeto S3 não é um método direto de treinamento de reconhecimento de entidades. Usar PDFs brutos do Textract sem anotação não fornece ao Comprehend as informações de entidade necessárias para o treinamento. Treinar apenas com entidades pré-treinadas não atende à necessidade de reconhecimento de entidades personalizado.