실습 개요
AnyCompany Consulting에서는 문서에서 핵심 문구, 엔터티 및 감정을 추출하기 위해 자연어 처리(NLP) 기능을 통합하려고 합니다. 그리고 기존 애플리케이션에 NLP를 통합하기 위한 NLP 서비스로 Amazon Comprehend를 선택했습니다. 문서용 모델 및 엔드포인트 생성 프로세스를 시작하기 위해 범주 및 레이블이 있는 문서를 식별하는 사용자 지정 분류 모델을 생성해야 합니다.
이 실습에서는 Amazon Comprehend를 사용해 사용자 지정 분류 모델을 생성하고 테스트합니다.
목표
이 실습을 마치면 다음을 수행할 수 있습니다.
- Amazon Comprehend를 사용해 사용자 지정 분류 모델 생성
- 사용자 지정 분류 엔드포인트를 사용하여 실시간 분석 수행
필수 기술 지식
이 실습을 성공적으로 완료하려면 기본적인 AWS 관리 콘솔 탐색 방법을 알고 있어야 하며 Amazon S3 관련 사항을 숙지하고 있어야 합니다.
소요 시간
본 실습은 완료하는 데 75분 정도가 소요됩니다.
아이콘 설명
이 실습에서는 다양한 유형의 지침 및 참고 사항에 대한 주의를 환기하기 위해 다양한 아이콘이 사용됩니다. 각 아이콘의 목적은 다음과 같습니다.
- 참고: 힌트, 팁 또는 중요한 가이드입니다.
- 주의: 특별한 관심이 필요한 중요한 정보입니다(놓쳤다고 해도 장치 또는 데이터에 문제가 발생할 정도로 중요하지는 않지만 특정 단계를 반복해야 할 수 있음).
- 고려 사항: 자신의 환경에 개념을 적용하는 방법을 고려하거나 당면한 주제에 대한 대화를 시작하기 위해 일시 중지할 시점입니다.
- 파일 내용: 실행이 필요한 미리 생성된 스크립트 또는 파일의 내용을 표시하는 코드 블록입니다.
- 힌트: 질문 또는 도전 과제에 대한 힌트입니다.
- 정답: 문제나 챌린지의 해답입니다.
환경 개요
아래 다이어그램에 실습 환경의 기본 아키텍처가 나와 있습니다.
위 다이어그램에 나와 있듯이 교육 데이터는 Amazon S3 버킷에 업로드됩니다. Amazon Comprehend는 해당 버킷의 교육 데이터를 사용해 사용자 지정 분류 모델을 훈련시킵니다. 엔드포인트를 사용하여 실시간으로 문서를 분석하면 훈련된 모델이 문서를 분류합니다.
