我希望使用 Google AutoML 为几种不同类型的文档构建自定义实体提取模型。对于大多数意图和目的，我有 2 种文件类型，文件要么说一个人欠钱，要么文件说一个人已经还清，不再欠钱。
例如 Bob 欠 Larry 400 美元（文档类型 1）
例如，Bob 免除了他的债务（文档类型 2）
我需要的每种文档类型都有稍微不同的实体，但有一些重叠的实体（例如，在这个例子中，借款人和欠款是重叠的实体）。
我的问题是……有 2 个模型更好吗？一个模型在类型 1 文档上训练，另一个模型在类型 2 文档上训练。还是做 1 个在所有文档上训练的模型更好。我知道每个文档是什么类型，并且当我需要进行预测时，我将始终拥有该信息。另请注意，这些文件没有标准格式（浏览来自 1000 名律师的 1000 份法律文件，您会发现它们的组织方式各不相同，即使它们包含相同的信息）。
提前致谢，
杰夫