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标记有以下标签的问题： Amazon Comprehend
a natural-language processing (NLP) service that uses machine learning to uncover valuable insights and connections in text
内容语言: 中文 (简体)
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13 条结果
【以下的问题经过翻译处理】 客户想知道 AWS AI/ML 服务是否能与 Power BI 集成。客户目前使用 Power BI 与 Azure ML 集成来进行情感分析、舆情分析等操作。客户正在寻找一种一键部署的解决方案，使业务分析师能够对模型的响应进行文本分析。AWS 或者 Marketplace 中是否有实现这个需求的方法呢？
【以下的问题经过翻译处理】 1. 我们使用手动标注的文档数据集来训练自定义模型，但精度很低，我们希望重新进行标注和训练。当我创建新版本时，它是否会从当前输入集中学习并保留旧的训练？每次增量训练我是否需要提供所有数据？
2. 由于存在一些精度问题，我想添加a2i。如何在控制台UI中进行批量处理？当人们在a2i中进行附加标注时，Comprehend是否会逐步学习？还是我们需要重新运行训练作业？
【以下的问题经过翻译处理】 一个AWS Comprehend终端节点可以托管多个自定义模型吗？
【以下的问题经过翻译处理】 Amazon Comprehend用于文本分析的模型是否是公开的？无论是内置模型还是客户训练的自定义模型？
【以下的问题经过翻译处理】 某客户想使用一个包含120个问题的认知评估程序，以定义并描述某人的思维偏好，对应4个象限（例如分析型、情感型、创造型、组织型）。
他们有兴趣添加NLP功能到他们的评估中，并因此有兴趣找到一个能提供分类器模型的平台。该分类器的目的是：
1.诊断文本（对开放式问题的答案）是否对特定象限表现出高或低偏好。
2.最终该分类器应该能够分析交流（电子邮件、文档、工作描述）。
3....
【以下的问题经过翻译处理】 我们正在进行自定义实体识别。有ENGINEER、ENGINEER_ADDRESS、ENGINEER_PHONE和ENGINEER_EMAIL这些实体，一个文件中可能有多个工程师及其信息，如何确保一个用户的信息都在一起？什么是最好的方法？
举个例子：
*Jane Johnson是一位工程师，居住在亚利桑那州斯科茨代尔市Hillside大街4024号，电话号码为480-4...
【以下的问题经过翻译处理】 我想建立一个情感分类的终端节点，是否可以使用 Amazon Comprehend 的内置模型来实现？或者如果我想将它部署为终端节点，是否必须制作一个自定义模型？
【以下的问题经过翻译处理】 客户想要了解是否可以为实体或者主题加载自定义的库/字典？不知道是否可以这么操作？在查看我们的文档时，我没有看到任何关于此的内容，产品路线图上也没有任何相关信息。
【以下的问题经过翻译处理】 我想进行PDF解析并识别自定义命名实体。为此，我按照此链接设置了Ground Truth以手动标记几个pdf文件-<https：//docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/cer-annotation-pdf.html>。
它创建了一个output文件夹，在此文件夹内又创建了另一个名称为<job-id>的文件夹，在<job-i...
【以下的问题经过翻译处理】 有没有人有定制化构建和容器化我们认知类服务的需求，以便在本地运行？（语音、视觉、图像等）
【以下的问题经过翻译处理】 我想训练和部署多个Comprehend定制分类器（比如50个模型）。我希望能够7*24小时以接近实时（几秒钟即可）的速度来分类我的文档。 问题在于，为每个分类器部署一个端点非常昂贵，1-2个IU（推理单元）就足以承载我所有的模型（我预计每分钟要处理大约10个文档，每个文档总长度约为1000个字符）。是否有一种方法可以将多个模型部署在同一个端点后面（类似于SageMake...
【以下的问题经过翻译处理】 我们的网站中有一个HTML文本框，用户会在其中输入描述性文本。
我想知道应使用哪个AWS服务来检测用户输入的文本是否包含有害信息。