法律技術系スタートアップのLexaLegalは、当事者名、法的条項、および法令参照を識別するためにAmazon Comprehendカスタムエンティティ認識機能が必要です。彼らのラベリングチームは、エンティティスパンを含む注釈付きドキュメントを作成するか、既知の法令識別子のリストをキュレートすることができます。Comprehendカスタムエンティティ認識機能を作成する際に使用できる2つのトレーニングデータアプローチはどれですか？

Amazon Comprehendカスタムエンティティ認識を作成する際の2つのトレーニングデータアプローチは、注釈付きトレーニングドキュメントとエンティティリスト（レキシコン）の提供です。注釈付きドキュメントは、特定のテキストスパンにカスタムエンティティラベルを割り当てることで、モデルが新しいテキストで同様のエンティティを識別する方法を学習できるようにします。エンティティリストは、既知のエンティティ（この場合は法令識別子）の包括的なリストを提供し、モデルがこれらの特定のエンティティを正確に認識できるようにします。S3オブジェクトタグのCSVアップロードは、Comprehendカスタムエンティティ認識のトレーニング方法ではありません。Textractの出力を直接使用することは、注釈なしではカスタムエンティティ認識のトレーニングには不十分です。カスタムデータなしで組み込みエンティティのみを使用すると、特定の法的要件を満たすことができません。