我正在使用AWS sagemaker，我想创建一些东西，通过给定的文本，它可以识别该描述的位置。有可能吗？
如果除文本以外没有其他类，您可能需要识别模型，则可能不需要多类分类器。
您可以使用 Amazon Sagemaker 训练自己的文本检测模型，并使用对象检测算法使用具有标记示例的数据集进行训练，但这变得相当涉及一个具有现有解决方案的问题。
如果您要检测到的文本的外观每次都相同，则您的问题空间从试图解释可变文本，简单地收集足够的示例并为文本"模式"执行对象检测形式在视觉上。请注意，如果文本出现在不同的字体或样式中，则通用对象检测方法不会动态解释它，并且可能需要基于OCR的解决方案。
更广泛地，对于AWS上图像中的文本标识，您有很多选择：
Amazon Rekognition 具有DetectText方法，该方法将使您轻松地在图像中找到文本。如果它是一个小或简单的短语，带有字母数字字符，这对您的用例应该很好。
Amazon textract 在保留源结构时，将帮助您执行OCR(光学字符识别(。这非常适合文档和表格，但听起来不适用于您的用例。
AWS Marketplace 还将托管第三方供应商的选项。文本区域识别的一个示例是Rocketml。
也有一些很棒的开源工具我建议您查看：OPENCV以确定文本边界框，以及用于OCR和文本提取的Tesseract。这篇博客文章在整个一起使用它们的过程中做得很好。
其中任何一个都将有助于解决您在AWS上执行OCR/文本标识的问题，但最佳选择取决于您当前和未来的需求，以及您希望实现该功能的速度。
您的问题尚不清楚您拥有的数据或要解决的问题。
如果您有一个文字，其中包含一个名称(例如，"我访问了西雅图并享受鱼市场"(，则可以使用Amazon Grace consem place interity fraction(nee(，包括位置(西雅图"上面的示例(
{
"Entities": [
{
"Score": 0.9857407212257385,
"Type": "LOCATION",
"Text": "Seattle",
"BeginOffset": 10,
"EndOffset": 17
}
]
}
如果描述更一般，并且您想对酒店，餐厅，主题公园，音乐会/表演或类似类型的描述进行分类，则可以在SageMaker(https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/sagemaker/latest/dg/ntm.html(中使用自定义分类或sagemaker中的自定义分类或神经主题模型。您将需要一些用于模型培训的类和文档/句子的示例。