İKİ tane seçin: Bir hukuk teknolojisi girişimi olan LexaLegal'ın taraf adlarını, yasal maddeleri ve kanun referanslarını tanımlamak için bir Amazon Comprehend özel varlık tanıyıcısına ihtiyacı var. Etiketleme ekibi, varlık aralıkları içeren açıklamalı belgeler üretebilir veya bilinen kanun tanımlayıcılarının listelerini düzenleyebilir. Bir Comprehend özel varlık tanıyıcısı oluştururken hangi iki eğitim verisi yaklaşımını kullanabilirler?

LexaLegal, özel varlık tanıyıcıyı eğitmek için iki ana veri yaklaşımını kullanabilir. İlk olarak, Comprehend'in beklediği biçimde (belge düzeyinde açıklamalar) varlık aralıklarını (etiketli metin) işaretleyen açıklamalı eğitim belgeleri sağlayabilirler. Bu, modelin belirli metin parçalarını ilgili varlık türleriyle ilişkilendirmeyi öğrenmesini sağlar. İkinci olarak, Comprehend'in eğitim sırasında kullanabileceği bilinen kanun tanımlayıcılarını içeren bir varlık listesi (bir sözlük) sağlayabilirler. Bu sözlük, modelin bu tanımlayıcıları daha doğru bir şekilde tanımasına yardımcı olan önceden tanımlanmış bir referans sağlar. Diğer seçenekler uygun değildir çünkü: S3 nesne etiketleri, belgelerdeki belirli varlık aralıklarını etiketlemek için yeterince ayrıntılı değildir. Ham PDF'leri doğrudan Textract'tan eğitim manifestosu olarak kullanmak, varlık açıklaması olmadan anlamsızdır. Yalnızca yerleşik önceden eğitilmiş varlıkları kullanmak, LexaLegal'ın özel hukuk alanındaki belirli varlıklarını tanımasına izin vermez.