Weitere AWS SDK-Beispiele sind im GitHub Repo [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) verfügbar.
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Aktionen für Amazon Comprehend mit AWS SDKs
Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie einzelne Amazon Comprehend Comprehend-Aktionen mit ausführen. AWS SDKs Jedes Beispiel enthält einen Link zu GitHub, wo Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes finden.
Diese Auszüge rufen die Amazon-Comprehend-API auf und sind Codeauszüge aus größeren Programmen, die im Kontext ausgeführt werden müssen. Sie können Aktionen im Kontext unter [Szenarien für die Verwendung von Amazon Comprehend AWS SDKs](comprehend_code_examples_scenarios.md) anzeigen.
Die folgenden Beispiele enthalten nur die am häufigsten verwendeten Aktionen. Eine vollständige Liste finden Sie in der [API-Referenz für Amazon Comprehend](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/welcome.html).
**Topics**
+ [`CreateDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_CreateDocumentClassifier_section.md)
+ [`DeleteDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DeleteDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeTopicsDetectionJob_section.md)
+ [`DetectDominantLanguage`](comprehend_example_comprehend_DetectDominantLanguage_section.md)
+ [`DetectEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectEntities_section.md)
+ [`DetectKeyPhrases`](comprehend_example_comprehend_DetectKeyPhrases_section.md)
+ [`DetectPiiEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectPiiEntities_section.md)
+ [`DetectSentiment`](comprehend_example_comprehend_DetectSentiment_section.md)
+ [`DetectSyntax`](comprehend_example_comprehend_DetectSyntax_section.md)
+ [`ListDocumentClassificationJobs`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassificationJobs_section.md)
+ [`ListDocumentClassifiers`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassifiers_section.md)
+ [`ListTopicsDetectionJobs`](comprehend_example_comprehend_ListTopicsDetectionJobs_section.md)
+ [`StartDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_StartDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`StartTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_StartTopicsDetectionJob_section.md)
# Verwendung `CreateDocumentClassifier` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `CreateDocumentClassifier` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Trainieren eines benutzerdefinierten Klassifikators und klassifizieren von Dokumenten](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So erstellen Sie einen Dokumentenklassifikator zur Kategorisierung von Dokumenten**
Im folgenden Beispiel für `create-document-classifier` wird der Trainingsprozess für ein Dokumentenklassifikatormodell gestartet. Die Trainingsdatendatei, `training.csv`, befindet sich im Tag `--input-data-config`. `training.csv` ist ein zweispaltiges Dokument, in dem die Bezeichnungen oder Klassifizierungen in der ersten Spalte und die Dokumente in der zweiten Spalte angegeben sind.
```
aws comprehend create-document-classifier \
--document-classifier-name example-classifier \
--data-access-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--language-code en
```
Ausgabe:
```
{
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Klassifizierung](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/create-document-classifier.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Java ]
**SDK für Java 2.x**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.CreateDocumentClassifierRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.CreateDocumentClassifierResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DocumentClassifierInputDataConfig;
/**
* Before running this code example, you can setup the necessary resources, such
* as the CSV file and IAM Roles, by following this document:
* https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-a-custom-classifier-using-amazon-comprehend/
*
* Also, set up your development environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DocumentClassifierDemo {
public static void main(String[] args) {
final String usage = """
Usage:
Where:
dataAccessRoleArn - The ARN value of the role used for this operation.
s3Uri - The Amazon S3 bucket that contains the CSV file.
documentClassifierName - The name of the document classifier.
""";
if (args.length != 3) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String dataAccessRoleArn = args[0];
String s3Uri = args[1];
String documentClassifierName = args[2];
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
createDocumentClassifier(comClient, dataAccessRoleArn, s3Uri, documentClassifierName);
comClient.close();
}
public static void createDocumentClassifier(ComprehendClient comClient, String dataAccessRoleArn, String s3Uri,
String documentClassifierName) {
try {
DocumentClassifierInputDataConfig config = DocumentClassifierInputDataConfig.builder()
.s3Uri(s3Uri)
.build();
CreateDocumentClassifierRequest createDocumentClassifierRequest = CreateDocumentClassifierRequest.builder()
.documentClassifierName(documentClassifierName)
.dataAccessRoleArn(dataAccessRoleArn)
.languageCode("en")
.inputDataConfig(config)
.build();
CreateDocumentClassifierResponse createDocumentClassifierResult = comClient
.createDocumentClassifier(createDocumentClassifierRequest);
String documentClassifierArn = createDocumentClassifierResult.documentClassifierArn();
System.out.println("Document Classifier ARN: " + documentClassifierArn);
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/CreateDocumentClassifier)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def create(
self,
name,
language_code,
training_bucket,
training_key,
data_access_role_arn,
mode,
):
"""
Creates a custom classifier. After the classifier is created, it immediately
starts training on the data found in the specified Amazon S3 bucket. Training
can take 30 minutes or longer. The `describe_document_classifier` function
can be used to get training status and returns a status of TRAINED when the
classifier is ready to use.
:param name: The name of the classifier.
:param language_code: The language the classifier can operate on.
:param training_bucket: The Amazon S3 bucket that contains the training data.
:param training_key: The prefix used to find training data in the training
bucket. If multiple objects have the same prefix, all
of them are used.
:param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that
grants Comprehend permission to read from the
training bucket.
:return: The ARN of the newly created classifier.
"""
try:
response = self.comprehend_client.create_document_classifier(
DocumentClassifierName=name,
LanguageCode=language_code,
InputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{training_bucket}/{training_key}"},
DataAccessRoleArn=data_access_role_arn,
Mode=mode.value,
)
self.classifier_arn = response["DocumentClassifierArn"]
logger.info("Started classifier creation. Arn is: %s.", self.classifier_arn)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't create classifier %s.", name)
raise
else:
return self.classifier_arn
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/CreateDocumentClassifier)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->createdocumentclassifier(
iv_documentclassifiername = iv_classifier_name
iv_languagecode = iv_language_code
io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpddocclifierinpdat00(
iv_s3uri = iv_training_s3_uri
)
iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn
iv_mode = iv_mode
).
MESSAGE 'Document classifier creation started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex.
MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex.
MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [CreateDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DeleteDocumentClassifier` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DeleteDocumentClassifier` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Trainieren eines benutzerdefinierten Klassifikators und klassifizieren von Dokumenten](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So löschen Sie einen benutzerdefinierten Dokumentenklassifikator**
Im folgenden Beispiel für `delete-document-classifier` wird ein benutzerdefiniertes Dokumentenklassifikatormodell gelöscht.
```
aws comprehend delete-document-classifier \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
```
Mit diesem Befehl wird keine Ausgabe zurückgegeben.
Weitere Informationen finden Sie unter [Verwalten von Amazon-Comprehend-Endpunkten](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/delete-document-classifier.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def delete(self):
"""
Deletes the classifier.
"""
try:
self.comprehend_client.delete_document_classifier(
DocumentClassifierArn=self.classifier_arn
)
logger.info("Deleted classifier %s.", self.classifier_arn)
self.classifier_arn = None
except ClientError:
logger.exception("Couldn't deleted classifier %s.", self.classifier_arn)
raise
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DeleteDocumentClassifier)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->deletedocumentclassifier(
iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
).
MESSAGE 'Document classifier deleted.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourceinuseex.
MESSAGE 'Resource in use.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DeleteDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DescribeDocumentClassificationJob` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DescribeDocumentClassificationJob` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Trainieren eines benutzerdefinierten Klassifikators und klassifizieren von Dokumenten](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So beschreiben Sie einen Auftrag zur Dokumentenklassifizierung**
Im folgenden Beispiel für `describe-document-classification-job` werden die Eigenschaften eines asynchronen Dokumentenklassifizierungsauftrags abgerufen.
```
aws comprehend describe-document-classification-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
Ausgabe:
```
{
"DocumentClassificationJobProperties": {
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName": "exampleclassificationjob",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-14T17:09:51.788000+00:00",
"EndTime": "2023-06-14T17:15:58.582000+00:00",
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/1",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-CLN-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Klassifizierung](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeDocumentClassificationJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-document-classification-job.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def describe_job(self, job_id):
"""
Gets metadata about a classification job.
:param job_id: The ID of the job to look up.
:return: Metadata about the job.
"""
try:
response = self.comprehend_client.describe_document_classification_job(
JobId=job_id
)
job = response["DocumentClassificationJobProperties"]
logger.info("Got classification job %s.", job["JobName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get classification job %s.", job_id)
raise
else:
return job
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeDocumentClassificationJob)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->describedocclassificationjob(
iv_jobid = iv_job_id
).
MESSAGE 'Document classification job described.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdjobnotfoundex.
MESSAGE 'Job not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DescribeDocumentClassifier` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DescribeDocumentClassifier` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Trainieren eines benutzerdefinierten Klassifikators und klassifizieren von Dokumenten](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So beschreiben Sie einen Dokumentenklassifikator**
Im folgenden Beispiel für `describe-document-classifier` werden die Eigenschaften eines benutzerdefinierten Dokumentenklassifikatormodells abgerufen.
```
aws comprehend describe-document-classifier \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
```
Ausgabe:
```
{
"DocumentClassifierProperties": {
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1",
"LanguageCode": "en",
"Status": "TRAINED",
"SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00",
"EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00",
"TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00",
"TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00",
"InputDataConfig": {
"DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
},
"OutputDataConfig": {},
"ClassifierMetadata": {
"NumberOfLabels": 3,
"NumberOfTrainedDocuments": 5016,
"NumberOfTestDocuments": 557,
"EvaluationMetrics": {
"Accuracy": 0.9856,
"Precision": 0.9919,
"Recall": 0.9459,
"F1Score": 0.9673,
"MicroPrecision": 0.9856,
"MicroRecall": 0.9856,
"MicroF1Score": 0.9856,
"HammingLoss": 0.0144
}
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
"Mode": "MULTI_CLASS"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen und Verwalten von benutzerdefinierten Modellen](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-document-classifier.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def describe(self, classifier_arn=None):
"""
Gets metadata about a custom classifier, including its current status.
:param classifier_arn: The ARN of the classifier to look up.
:return: Metadata about the classifier.
"""
if classifier_arn is not None:
self.classifier_arn = classifier_arn
try:
response = self.comprehend_client.describe_document_classifier(
DocumentClassifierArn=self.classifier_arn
)
classifier = response["DocumentClassifierProperties"]
logger.info("Got classifier %s.", self.classifier_arn)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get classifier %s.", self.classifier_arn)
raise
else:
return classifier
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeDocumentClassifier)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->describedocumentclassifier(
iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
).
MESSAGE 'Document classifier described.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DescribeTopicsDetectionJob` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DescribeTopicsDetectionJob` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Ausführen eines Amazon-Comprehend-Themenmodellierungsauftrags für Beispieldaten](comprehend_example_comprehend_Usage_TopicModeler_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So beschreiben Sie einen Auftrag zur Themenerkennung**
Im folgenden Beispiel für `describe-topics-detection-job` werden die Eigenschaften eines asynchronen Auftrags zur Themenerkennung abgerufen.
```
aws comprehend describe-topics-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
Ausgabe:
```
{
"TopicsDetectionJobProperties": {
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName": "example_topics_detection",
"JobStatus": "IN_PROGRESS",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:44:43.414000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-examplerole"
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Asynchrone Analyse für Amazon-Comprehend-Erkenntnisse](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeTopicsDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-topics-detection-job.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendTopicModeler:
"""Encapsulates a Comprehend topic modeler."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def describe_job(self, job_id):
"""
Gets metadata about a topic modeling job.
:param job_id: The ID of the job to look up.
:return: Metadata about the job.
"""
try:
response = self.comprehend_client.describe_topics_detection_job(
JobId=job_id
)
job = response["TopicsDetectionJobProperties"]
logger.info("Got topic detection job %s.", job_id)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get topic detection job %s.", job_id)
raise
else:
return job
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeTopicsDetectionJob)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->describetopicsdetectionjob(
iv_jobid = iv_job_id
).
MESSAGE 'Topics detection job described.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdjobnotfoundex.
MESSAGE 'Job not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DescribeTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DetectDominantLanguage` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DetectDominantLanguage` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Erkennen von Dokumentenelementen](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK für .NET**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples) einrichten und ausführen.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example calls the Amazon Comprehend service to determine the
/// dominant language.
///
public static class DetectDominantLanguage
{
///
/// Calls Amazon Comprehend to determine the dominant language used in
/// the sample text.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle.";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
Console.WriteLine("Calling DetectDominantLanguage\n");
var detectDominantLanguageRequest = new DetectDominantLanguageRequest()
{
Text = text,
};
var detectDominantLanguageResponse = await comprehendClient.DetectDominantLanguageAsync(detectDominantLanguageRequest);
foreach (var dl in detectDominantLanguageResponse.Languages)
{
Console.WriteLine($"Language Code: {dl.LanguageCode}, Score: {dl.Score}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectDominantLanguage)in der *AWS SDK für .NET API-Referenz*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So erkennen Sie die dominante Sprache eines Eingabetexts**
Im folgenden Beispiel für `detect-dominant-language` wird der Eingabetext analysiert und die dominante Sprache identifiziert. Der Konfidenzwert des vortrainierten Modells wird ebenfalls ausgegeben.
```
aws comprehend detect-dominant-language \
--text "It is a beautiful day in Seattle."
```
Ausgabe:
```
{
"Languages": [
{
"LanguageCode": "en",
"Score": 0.9877256155014038
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Dominante Sprache](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-languages.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectDominantLanguage](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-dominant-language.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Java ]
**SDK für Java 2.x**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectDominantLanguageRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectDominantLanguageResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DominantLanguage;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectLanguage {
public static void main(String[] args) {
// Specify French text - "It is raining today in Seattle".
String text = "Il pleut aujourd'hui à Seattle";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectDominantLanguage");
detectTheDominantLanguage(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectTheDominantLanguage(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectDominantLanguageRequest request = DetectDominantLanguageRequest.builder()
.text(text)
.build();
DetectDominantLanguageResponse resp = comClient.detectDominantLanguage(request);
List allLanList = resp.languages();
for (DominantLanguage lang : allLanList) {
System.out.println("Language is " + lang.languageCode());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectDominantLanguage)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_languages(self, text):
"""
Detects languages used in a document.
:param text: The document to inspect.
:return: The list of languages along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_dominant_language(Text=text)
languages = response["Languages"]
logger.info("Detected %s languages.", len(languages))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect languages.")
raise
else:
return languages
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectDominantLanguage)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectdominantlanguage( iv_text = iv_text ).
MESSAGE 'Languages detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DetectEntities` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DetectEntities` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Erkennen von Dokumentenelementen](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK für .NET**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples) einrichten und ausführen.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use the AmazonComprehend service detect any
/// entities in submitted text.
///
public static class DetectEntities
{
///
/// The main method calls the DetectEntitiesAsync method to find any
/// entities in the sample code.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
Console.WriteLine("Calling DetectEntities\n");
var detectEntitiesRequest = new DetectEntitiesRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
var detectEntitiesResponse = await comprehendClient.DetectEntitiesAsync(detectEntitiesRequest);
foreach (var e in detectEntitiesResponse.Entities)
{
Console.WriteLine($"Text: {e.Text}, Type: {e.Type}, Score: {e.Score}, BeginOffset: {e.BeginOffset}, EndOffset: {e.EndOffset}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectEntities)in der *AWS SDK für .NET API-Referenz*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So erkennen Sie benannte Entitäten im Eingabetext**
Im folgenden Beispiel für `detect-entities` wird der Eingabetext analysiert und die benannten Entitäten werden zurückgegeben. Der Konfidenzwert des vortrainierten Modells wird ebenfalls für jede Prognose ausgegeben.
```
aws comprehend detect-entities \
--language-code en \
--text "Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \
account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \
we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \
Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
Ausgabe:
```
{
"Entities": [
{
"Score": 0.9994556307792664,
"Type": "PERSON",
"Text": "Zhang Wei",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 15
},
{
"Score": 0.9981022477149963,
"Type": "PERSON",
"Text": "John",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 26
},
{
"Score": 0.9986887574195862,
"Type": "ORGANIZATION",
"Text": "AnyCompany Financial Services, LLC",
"BeginOffset": 33,
"EndOffset": 67
},
{
"Score": 0.9959119558334351,
"Type": "OTHER",
"Text": "1111-XXXX-1111-XXXX",
"BeginOffset": 88,
"EndOffset": 107
},
{
"Score": 0.9708039164543152,
"Type": "QUANTITY",
"Text": ".53",
"BeginOffset": 133,
"EndOffset": 136
},
{
"Score": 0.9987268447875977,
"Type": "DATE",
"Text": "July 31st",
"BeginOffset": 152,
"EndOffset": 161
},
{
"Score": 0.9858865737915039,
"Type": "OTHER",
"Text": "XXXXXX1111",
"BeginOffset": 271,
"EndOffset": 281
},
{
"Score": 0.9700471758842468,
"Type": "OTHER",
"Text": "XXXXX0000",
"BeginOffset": 306,
"EndOffset": 315
},
{
"Score": 0.9591118693351746,
"Type": "ORGANIZATION",
"Text": "Sunshine Spa",
"BeginOffset": 340,
"EndOffset": 352
},
{
"Score": 0.9797496795654297,
"Type": "LOCATION",
"Text": "123 Main St",
"BeginOffset": 354,
"EndOffset": 365
},
{
"Score": 0.994929313659668,
"Type": "PERSON",
"Text": "Alice",
"BeginOffset": 394,
"EndOffset": 399
},
{
"Score": 0.9949769377708435,
"Type": "OTHER",
"Text": "AnySpa@example.com",
"BeginOffset": 403,
"EndOffset": 418
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Entitäten](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-entities.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectEntities](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-entities.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Java ]
**SDK für Java 2.x**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectEntitiesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectEntitiesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.Entity;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectEntities {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectEntities");
detectAllEntities(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectAllEntities(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectEntitiesRequest detectEntitiesRequest = DetectEntitiesRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectEntitiesResponse detectEntitiesResult = comClient.detectEntities(detectEntitiesRequest);
List entList = detectEntitiesResult.entities();
for (Entity entity : entList) {
System.out.println("Entity text is " + entity.text());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectEntities)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_entities(self, text, language_code):
"""
Detects entities in a document. Entities can be things like people and places
or other common terms.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of entities along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_entities(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
entities = response["Entities"]
logger.info("Detected %s entities.", len(entities))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect entities.")
raise
else:
return entities
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectEntities)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectentities(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Entities detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DetectKeyPhrases` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DetectKeyPhrases` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Erkennen von Dokumentenelementen](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK für .NET**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples) einrichten und ausführen.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use the Amazon Comprehend service to
/// search text for key phrases.
///
public static class DetectKeyPhrase
{
///
/// This method calls the Amazon Comprehend method DetectKeyPhrasesAsync
/// to detect any key phrases in the sample text.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
// Call DetectKeyPhrases API
Console.WriteLine("Calling DetectKeyPhrases");
var detectKeyPhrasesRequest = new DetectKeyPhrasesRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
var detectKeyPhrasesResponse = await comprehendClient.DetectKeyPhrasesAsync(detectKeyPhrasesRequest);
foreach (var kp in detectKeyPhrasesResponse.KeyPhrases)
{
Console.WriteLine($"Text: {kp.Text}, Score: {kp.Score}, BeginOffset: {kp.BeginOffset}, EndOffset: {kp.EndOffset}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectKeyPhrases)in der *AWS SDK für .NET API-Referenz*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So erkennen Sie Schlüsselphrasen im Eingabetext**
Im folgenden Beispiel für `detect-key-phrases` wird der Eingabetext analysiert und die wichtigsten Nominalphrasen werden zurückgegeben. Der Konfidenzwert des vortrainierten Modells wird ebenfalls für jede Prognose ausgegeben.
```
aws comprehend detect-key-phrases \
--language-code en \
--text "Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \
account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \
we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \
Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
Ausgabe:
```
{
"KeyPhrases": [
{
"Score": 0.8996376395225525,
"Text": "Zhang Wei",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 15
},
{
"Score": 0.9992469549179077,
"Text": "John",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 26
},
{
"Score": 0.988385021686554,
"Text": "Your AnyCompany Financial Services",
"BeginOffset": 28,
"EndOffset": 62
},
{
"Score": 0.8740853071212769,
"Text": "LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX",
"BeginOffset": 64,
"EndOffset": 107
},
{
"Score": 0.9999437928199768,
"Text": "a minimum payment",
"BeginOffset": 112,
"EndOffset": 129
},
{
"Score": 0.9998900890350342,
"Text": ".53",
"BeginOffset": 133,
"EndOffset": 136
},
{
"Score": 0.9979453086853027,
"Text": "July 31st",
"BeginOffset": 152,
"EndOffset": 161
},
{
"Score": 0.9983011484146118,
"Text": "your autopay settings",
"BeginOffset": 172,
"EndOffset": 193
},
{
"Score": 0.9996572136878967,
"Text": "your payment",
"BeginOffset": 211,
"EndOffset": 223
},
{
"Score": 0.9995037317276001,
"Text": "the due date",
"BeginOffset": 227,
"EndOffset": 239
},
{
"Score": 0.9702621698379517,
"Text": "your bank account number XXXXXX1111",
"BeginOffset": 245,
"EndOffset": 280
},
{
"Score": 0.9179925918579102,
"Text": "the routing number XXXXX0000.Customer feedback",
"BeginOffset": 286,
"EndOffset": 332
},
{
"Score": 0.9978160858154297,
"Text": "Sunshine Spa",
"BeginOffset": 337,
"EndOffset": 349
},
{
"Score": 0.9706913232803345,
"Text": "123 Main St",
"BeginOffset": 351,
"EndOffset": 362
},
{
"Score": 0.9941995143890381,
"Text": "comments",
"BeginOffset": 379,
"EndOffset": 387
},
{
"Score": 0.9759287238121033,
"Text": "Alice",
"BeginOffset": 391,
"EndOffset": 396
},
{
"Score": 0.8376792669296265,
"Text": "AnySpa@example.com",
"BeginOffset": 400,
"EndOffset": 415
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Schlüsselphrasen](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-key-phrases.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectKeyPhrases](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-key-phrases.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Java ]
**SDK für Java 2.x**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectKeyPhrasesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectKeyPhrasesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.KeyPhrase;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectKeyPhrases {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectKeyPhrases");
detectAllKeyPhrases(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectAllKeyPhrases(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectKeyPhrasesRequest detectKeyPhrasesRequest = DetectKeyPhrasesRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectKeyPhrasesResponse detectKeyPhrasesResult = comClient.detectKeyPhrases(detectKeyPhrasesRequest);
List phraseList = detectKeyPhrasesResult.keyPhrases();
for (KeyPhrase keyPhrase : phraseList) {
System.out.println("Key phrase text is " + keyPhrase.text());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectKeyPhrases)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_key_phrases(self, text, language_code):
"""
Detects key phrases in a document. A key phrase is typically a noun and its
modifiers.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of key phrases along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_key_phrases(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
phrases = response["KeyPhrases"]
logger.info("Detected %s phrases.", len(phrases))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect phrases.")
raise
else:
return phrases
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectKeyPhrases)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectkeyphrases(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Key phrases detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DetectPiiEntities` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DetectPiiEntities` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Erkennen von Dokumentenelementen](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK für .NET**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples) einrichten und ausführen.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use the Amazon Comprehend service to find
/// personally identifiable information (PII) within text submitted to the
/// DetectPiiEntitiesAsync method.
///
public class DetectingPII
{
///
/// This method calls the DetectPiiEntitiesAsync method to locate any
/// personally dientifiable information within the supplied text.
///
public static async Task Main()
{
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
var text = @"Hello Paul Santos. The latest statement for your
credit card account 1111-0000-1111-0000 was
mailed to 123 Any Street, Seattle, WA 98109.";
var request = new DetectPiiEntitiesRequest
{
Text = text,
LanguageCode = "EN",
};
var response = await comprehendClient.DetectPiiEntitiesAsync(request);
if (response.Entities.Count > 0)
{
foreach (var entity in response.Entities)
{
var entityValue = text.Substring(entity.BeginOffset, entity.EndOffset - entity.BeginOffset);
Console.WriteLine($"{entity.Type}: {entityValue}");
}
}
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectPiiEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectPiiEntities)in der *AWS SDK für .NET API-Referenz*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So erkennen Sie PII-Entitäten im Eingabetext**
Im folgenden Beispiel für `detect-pii-entities` wird der Eingabetext analysiert und es werden Entitäten identifiziert, die persönlich identifizierbare Informationen (PII) enthalten. Der Konfidenzwert des vortrainierten Modells wird ebenfalls für jede Prognose ausgegeben.
```
aws comprehend detect-pii-entities \
--language-code en \
--text "Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \
account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \
we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \
Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
Ausgabe:
```
{
"Entities": [
{
"Score": 0.9998322129249573,
"Type": "NAME",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 15
},
{
"Score": 0.9998878240585327,
"Type": "NAME",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 26
},
{
"Score": 0.9994089603424072,
"Type": "CREDIT_DEBIT_NUMBER",
"BeginOffset": 88,
"EndOffset": 107
},
{
"Score": 0.9999760985374451,
"Type": "DATE_TIME",
"BeginOffset": 152,
"EndOffset": 161
},
{
"Score": 0.9999449253082275,
"Type": "BANK_ACCOUNT_NUMBER",
"BeginOffset": 271,
"EndOffset": 281
},
{
"Score": 0.9999847412109375,
"Type": "BANK_ROUTING",
"BeginOffset": 306,
"EndOffset": 315
},
{
"Score": 0.999925434589386,
"Type": "ADDRESS",
"BeginOffset": 354,
"EndOffset": 365
},
{
"Score": 0.9989161491394043,
"Type": "NAME",
"BeginOffset": 394,
"EndOffset": 399
},
{
"Score": 0.9994171857833862,
"Type": "EMAIL",
"BeginOffset": 403,
"EndOffset": 418
}
]
}
```
Weitere Informationen Sie unter [Persönlich identifizierbare Informationen (PII)](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/pii.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectPiiEntities](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-pii-entities.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_pii(self, text, language_code):
"""
Detects personally identifiable information (PII) in a document. PII can be
things like names, account numbers, or addresses.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of PII entities along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_pii_entities(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
entities = response["Entities"]
logger.info("Detected %s PII entities.", len(entities))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect PII entities.")
raise
else:
return entities
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectPiiEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectPiiEntities)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectpiientities(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'PII entities detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectPiiEntities](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DetectSentiment` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DetectSentiment` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Erkennen von Dokumentenelementen](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK für .NET**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples) einrichten und ausführen.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to detect the overall sentiment of the supplied
/// text using the Amazon Comprehend service.
///
public static class DetectSentiment
{
///
/// This method calls the DetetectSentimentAsync method to analyze the
/// supplied text and determine the overal sentiment.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
// Call DetectKeyPhrases API
Console.WriteLine("Calling DetectSentiment");
var detectSentimentRequest = new DetectSentimentRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
var detectSentimentResponse = await comprehendClient.DetectSentimentAsync(detectSentimentRequest);
Console.WriteLine($"Sentiment: {detectSentimentResponse.Sentiment}");
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectSentiment)in der *AWS SDK für .NET API-Referenz*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So erkennen Sie die Stimmung eines Eingabetextes**
Im folgenden Beispiel für `detect-sentiment` wird der Eingabetext analysiert und eine Inferenz der vorherrschenden Stimmung (`POSITIVE`, `NEUTRAL`, `MIXED` oder `NEGATIVE`) wird zurückgegeben.
```
aws comprehend detect-sentiment \
--language-code en \
--text "It is a beautiful day in Seattle"
```
Ausgabe:
```
{
"Sentiment": "POSITIVE",
"SentimentScore": {
"Positive": 0.9976957440376282,
"Negative": 9.653854067437351e-05,
"Neutral": 0.002169104292988777,
"Mixed": 3.857641786453314e-05
}
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Stimmung](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-sentiment.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSentiment](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-sentiment.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Java ]
**SDK für Java 2.x**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSentimentRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSentimentResponse;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectSentiment {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectSentiment");
detectSentiments(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectSentiments(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectSentimentRequest detectSentimentRequest = DetectSentimentRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectSentimentResponse detectSentimentResult = comClient.detectSentiment(detectSentimentRequest);
System.out.println("The Neutral value is " + detectSentimentResult.sentimentScore().neutral());
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectSentiment)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_sentiment(self, text, language_code):
"""
Detects the overall sentiment expressed in a document. Sentiment can
be positive, negative, neutral, or a mixture.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The sentiments along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_sentiment(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
logger.info("Detected primary sentiment %s.", response["Sentiment"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect sentiment.")
raise
else:
return response
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectSentiment)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectsentiment(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Sentiment detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `DetectSyntax` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `DetectSyntax` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Erkennen von Dokumentenelementen](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK für .NET**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples) einrichten und ausführen.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use Amazon Comprehend to detect syntax
/// elements by calling the DetectSyntaxAsync method.
///
public class DetectingSyntax
{
///
/// This method calls DetectSynaxAsync to identify the syntax elements
/// in the sample text.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
// Call DetectSyntax API
Console.WriteLine("Calling DetectSyntaxAsync\n");
var detectSyntaxRequest = new DetectSyntaxRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
DetectSyntaxResponse detectSyntaxResponse = await comprehendClient.DetectSyntaxAsync(detectSyntaxRequest);
foreach (SyntaxToken s in detectSyntaxResponse.SyntaxTokens)
{
Console.WriteLine($"Text: {s.Text}, PartOfSpeech: {s.PartOfSpeech.Tag}, BeginOffset: {s.BeginOffset}, EndOffset: {s.EndOffset}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectSyntax)in der *AWS SDK für .NET API-Referenz*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So erkennen Sie die Wortarten in einem Eingabetext**
Im folgenden Beispiel für `detect-syntax` wird die Syntax des Eingabetextes analysiert und die verschiedenen Wortarten werden zurückgegeben. Der Konfidenzwert des vortrainierten Modells wird ebenfalls für jede Prognose ausgegeben.
```
aws comprehend detect-syntax \
--language-code en \
--text "It is a beautiful day in Seattle."
```
Ausgabe:
```
{
"SyntaxTokens": [
{
"TokenId": 1,
"Text": "It",
"BeginOffset": 0,
"EndOffset": 2,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PRON",
"Score": 0.9999740719795227
}
},
{
"TokenId": 2,
"Text": "is",
"BeginOffset": 3,
"EndOffset": 5,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "VERB",
"Score": 0.999901294708252
}
},
{
"TokenId": 3,
"Text": "a",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 7,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "DET",
"Score": 0.9999938607215881
}
},
{
"TokenId": 4,
"Text": "beautiful",
"BeginOffset": 8,
"EndOffset": 17,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "ADJ",
"Score": 0.9987351894378662
}
},
{
"TokenId": 5,
"Text": "day",
"BeginOffset": 18,
"EndOffset": 21,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "NOUN",
"Score": 0.9999796748161316
}
},
{
"TokenId": 6,
"Text": "in",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 24,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "ADP",
"Score": 0.9998047947883606
}
},
{
"TokenId": 7,
"Text": "Seattle",
"BeginOffset": 25,
"EndOffset": 32,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PROPN",
"Score": 0.9940530061721802
}
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Syntaxanalyse](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-syntax.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSyntax](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-syntax.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Java ]
**SDK für Java 2.x**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSyntaxRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSyntaxResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.SyntaxToken;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectSyntax {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectSyntax");
detectAllSyntax(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectAllSyntax(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectSyntaxRequest detectSyntaxRequest = DetectSyntaxRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectSyntaxResponse detectSyntaxResult = comClient.detectSyntax(detectSyntaxRequest);
List syntaxTokens = detectSyntaxResult.syntaxTokens();
for (SyntaxToken token : syntaxTokens) {
System.out.println("Language is " + token.text());
System.out.println("Part of speech is " + token.partOfSpeech().tagAsString());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectSyntax)in der *AWS SDK for Java 2.x API-Referenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_syntax(self, text, language_code):
"""
Detects syntactical elements of a document. Syntax tokens are portions of
text along with their use as parts of speech, such as nouns, verbs, and
interjections.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of syntax tokens along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_syntax(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
tokens = response["SyntaxTokens"]
logger.info("Detected %s syntax tokens.", len(tokens))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect syntax.")
raise
else:
return tokens
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectSyntax)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectsyntax(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Syntax tokens detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `ListDocumentClassificationJobs` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `ListDocumentClassificationJobs` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Trainieren eines benutzerdefinierten Klassifikators und klassifizieren von Dokumenten](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So listen Sie alle Aufträge zur Dokumentenklassifizierung auf**
Im folgenden Beispiel für `list-document-classification-jobs` werden alle Aufträge zur Dokumentenklassifizierung aufgelistet.
```
aws comprehend list-document-classification-jobs
```
Ausgabe:
```
{
"DocumentClassificationJobPropertiesList": [
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName": "exampleclassificationjob",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-14T17:09:51.788000+00:00",
"EndTime": "2023-06-14T17:15:58.582000+00:00",
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classifier/mymodel/version/12",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/1234567890101-CLN-e758dd56b824aa717ceab551f11749fb/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
},
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobName": "exampleclassificationjob2",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-14T17:22:39.829000+00:00",
"EndTime": "2023-06-14T17:28:46.107000+00:00",
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classifier/mymodel/version/12",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/1234567890101-CLN-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Klassifizierung](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListDocumentClassificationJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classification-jobs.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def list_jobs(self):
"""
Lists the classification jobs for the current account.
:return: The list of jobs.
"""
try:
response = self.comprehend_client.list_document_classification_jobs()
jobs = response["DocumentClassificationJobPropertiesList"]
logger.info("Got %s document classification jobs.", len(jobs))
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't get document classification jobs.",
)
raise
else:
return jobs
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListDocumentClassificationJobs](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListDocumentClassificationJobs)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->listdocclassificationjobs( ).
MESSAGE 'Document classification jobs listed.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListDocumentClassificationJobs](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `ListDocumentClassifiers` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `ListDocumentClassifiers` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Trainieren eines benutzerdefinierten Klassifikators und klassifizieren von Dokumenten](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So listen Sie alle Dokumentenklassifikatoren auf**
Im folgenden Beispiel für `list-document-classifiers` werden alle trainierten und im Training befindlichen Dokumentenklassifikatorenmodelle aufgelistet.
```
aws comprehend list-document-classifiers
```
Ausgabe:
```
{
"DocumentClassifierPropertiesList": [
{
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1",
"LanguageCode": "en",
"Status": "TRAINED",
"SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00",
"EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00",
"TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00",
"TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00",
"InputDataConfig": {
"DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
},
"OutputDataConfig": {},
"ClassifierMetadata": {
"NumberOfLabels": 3,
"NumberOfTrainedDocuments": 5016,
"NumberOfTestDocuments": 557,
"EvaluationMetrics": {
"Accuracy": 0.9856,
"Precision": 0.9919,
"Recall": 0.9459,
"F1Score": 0.9673,
"MicroPrecision": 0.9856,
"MicroRecall": 0.9856,
"MicroF1Score": 0.9856,
"HammingLoss": 0.0144
}
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle",
"Mode": "MULTI_CLASS"
},
{
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2",
"LanguageCode": "en",
"Status": "TRAINING",
"SubmitTime": "2023-06-13T21:20:28.690000+00:00",
"InputDataConfig": {
"DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
},
"OutputDataConfig": {},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle",
"Mode": "MULTI_CLASS"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen und Verwalten von benutzerdefinierten Modellen](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListDocumentClassifiers](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classifiers.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def list(self):
"""
Lists custom classifiers for the current account.
:return: The list of classifiers.
"""
try:
response = self.comprehend_client.list_document_classifiers()
classifiers = response["DocumentClassifierPropertiesList"]
logger.info("Got %s classifiers.", len(classifiers))
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't get classifiers.",
)
raise
else:
return classifiers
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListDocumentClassifiers](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListDocumentClassifiers)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->listdocumentclassifiers( ).
MESSAGE 'Document classifiers listed.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListDocumentClassifiers](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `ListTopicsDetectionJobs` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `ListTopicsDetectionJobs` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Ausführen eines Amazon-Comprehend-Themenmodellierungsauftrags für Beispieldaten](comprehend_example_comprehend_Usage_TopicModeler_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So listen Sie alle Aufträge zur Themenerkennung auf**
Im folgenden Beispiel für `list-topics-detection-jobs` werden alle laufenden und abgeschlossenen asynchronen Aufträge zur Themenerkennung aufgelistet.
```
aws comprehend list-topics-detection-jobs
```
Ausgabe:
```
{
"TopicsDetectionJobPropertiesList": [
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName" "topic-analysis-1"
"JobStatus": "IN_PROGRESS",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:40:35.384000+00:00",
"EndTime": "2023-06-09T18:46:41.936000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
},
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobName": "topic-analysis-2",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:44:43.414000+00:00",
"EndTime": "2023-06-09T18:50:50.872000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
},
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3",
"JobName": "topic-analysis-2",
"JobStatus": "IN_PROGRESS",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:50:56.737000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Asynchrone Analyse für Amazon-Comprehend-Erkenntnisse](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListTopicsDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-topics-detection-jobs.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendTopicModeler:
"""Encapsulates a Comprehend topic modeler."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def list_jobs(self):
"""
Lists topic modeling jobs for the current account.
:return: The list of jobs.
"""
try:
response = self.comprehend_client.list_topics_detection_jobs()
jobs = response["TopicsDetectionJobPropertiesList"]
logger.info("Got %s topic detection jobs.", len(jobs))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get topic detection jobs.")
raise
else:
return jobs
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListTopicsDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListTopicsDetectionJobs)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->listtopicsdetectionjobs( ).
MESSAGE 'Topics detection jobs listed.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [ListTopicsDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `StartDocumentClassificationJob` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `StartDocumentClassificationJob` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Trainieren eines benutzerdefinierten Klassifikators und klassifizieren von Dokumenten](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So starten Sie einen Auftrag zur Dokumentenklassifizierung**
Im folgenden Beispiel für `start-document-classification-job` wird ein Auftrag zur Dokumentenklassifizierung mit einem benutzerdefinierten Modell für alle Dateien an der durch das Tag `--input-data-config` angegebenen Adresse gestartet. In diesem Beispiel enthält der S3-Eingabe-Bucket `SampleSMStext1.txt`, `SampleSMStext2.txt` und `SampleSMStext3.txt`. Das Modell wurde zuvor anhand von Dokumentenklassifizierungen von Spam- und Nicht-Spam-SMS-Nachrichten bzw. „betrügerischen“ SMS-Nachrichten trainiert. Wenn der Auftrag abgeschlossen ist, wird `output.tar.gz` an der durch das `--output-data-config` Tag angegebenen Stelle platziert. `output.tar.gz` enthält die Datei `predictions.jsonl`, in der die Klassifikation der einzelnen Dokumente aufgeführt ist. Die JSON-Ausgabe wird in einer Zeile pro Datei gedruckt, ist aber hier zur besseren Lesbarkeit formatiert.
```
aws comprehend start-document-classification-job \
--job-name exampleclassificationjob \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket-INPUT/jobdata/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/12
```
Inhalt von `SampleSMStext1.txt`:
```
"CONGRATULATIONS! TXT 2155550100 to win $5000"
```
Inhalt von `SampleSMStext2.txt`:
```
"Hi, when do you want me to pick you up from practice?"
```
Inhalt von `SampleSMStext3.txt`:
```
"Plz send bank account # to 2155550100 to claim prize!!"
```
Ausgabe:
```
{
"JobId": "e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
Inhalt von `predictions.jsonl`:
```
{"File": "SampleSMSText1.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "spam", "Score": 0.9999}, {"Name": "ham", "Score": 0.0001}]}
{"File": "SampleSMStext2.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "ham", "Score": 0.9994}, {"Name": "spam", "Score": 0.0006}]}
{"File": "SampleSMSText3.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "spam", "Score": 0.9999}, {"Name": "ham", "Score": 0.0001}]}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte Klassifizierung](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartDocumentClassificationJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-document-classification-job.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def start_job(
self,
job_name,
input_bucket,
input_key,
input_format,
output_bucket,
output_key,
data_access_role_arn,
):
"""
Starts a classification job. The classifier must be trained or the job
will fail. Input is read from the specified Amazon S3 input bucket and
written to the specified output bucket. Output data is stored in a tar
archive compressed in gzip format. The job runs asynchronously, so you can
call `describe_document_classification_job` to get job status until it
returns a status of SUCCEEDED.
:param job_name: The name of the job.
:param input_bucket: The Amazon S3 bucket that contains input data.
:param input_key: The prefix used to find input data in the input
bucket. If multiple objects have the same prefix, all
of them are used.
:param input_format: The format of the input data, either one document per
file or one document per line.
:param output_bucket: The Amazon S3 bucket where output data is written.
:param output_key: The prefix prepended to the output data.
:param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that
grants Comprehend permission to read from the
input bucket and write to the output bucket.
:return: Information about the job, including the job ID.
"""
try:
response = self.comprehend_client.start_document_classification_job(
DocumentClassifierArn=self.classifier_arn,
JobName=job_name,
InputDataConfig={
"S3Uri": f"s3://{input_bucket}/{input_key}",
"InputFormat": input_format.value,
},
OutputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{output_bucket}/{output_key}"},
DataAccessRoleArn=data_access_role_arn,
)
logger.info(
"Document classification job %s is %s.", job_name, response["JobStatus"]
)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't start classification job %s.", job_name)
raise
else:
return response
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/StartDocumentClassificationJob)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->startdocclassificationjob(
iv_jobname = iv_job_name
iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdinputdataconfig(
iv_s3uri = iv_input_s3_uri
iv_inputformat = iv_input_format
)
io_outputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdoutputdataconfig(
iv_s3uri = iv_output_s3_uri
)
iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn
).
MESSAGE 'Document classification job started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourceunavailex.
MESSAGE 'Resource unavailable.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdkmskeyvalidationex.
MESSAGE 'KMS key validation error.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex.
MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex.
MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
------
# Verwendung `StartTopicsDetectionJob` mit einem AWS SDK oder CLI
Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie `StartTopicsDetectionJob` verwendet wird.
Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:
+ [Ausführen eines Amazon-Comprehend-Themenmodellierungsauftrags für Beispieldaten](comprehend_example_comprehend_Usage_TopicModeler_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK für .NET**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples) einrichten und ausführen.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example scans the documents in an Amazon Simple Storage Service
/// (Amazon S3) bucket and analyzes it for topics. The results are stored
/// in another bucket and then the resulting job properties are displayed
/// on the screen. This example was created using the AWS SDK for .NEt
/// version 3.7 and .NET Core version 5.0.
///
public static class TopicModeling
{
///
/// This methos calls a topic detection job by calling the Amazon
/// Comprehend StartTopicsDetectionJobRequest.
///
public static async Task Main()
{
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
string inputS3Uri = "s3://input bucket/input path";
InputFormat inputDocFormat = InputFormat.ONE_DOC_PER_FILE;
string outputS3Uri = "s3://output bucket/output path";
string dataAccessRoleArn = "arn:aws:iam::account ID:role/data access role";
int numberOfTopics = 10;
var startTopicsDetectionJobRequest = new StartTopicsDetectionJobRequest()
{
InputDataConfig = new InputDataConfig()
{
S3Uri = inputS3Uri,
InputFormat = inputDocFormat,
},
OutputDataConfig = new OutputDataConfig()
{
S3Uri = outputS3Uri,
},
DataAccessRoleArn = dataAccessRoleArn,
NumberOfTopics = numberOfTopics,
};
var startTopicsDetectionJobResponse = await comprehendClient.StartTopicsDetectionJobAsync(startTopicsDetectionJobRequest);
var jobId = startTopicsDetectionJobResponse.JobId;
Console.WriteLine("JobId: " + jobId);
var describeTopicsDetectionJobRequest = new DescribeTopicsDetectionJobRequest()
{
JobId = jobId,
};
var describeTopicsDetectionJobResponse = await comprehendClient.DescribeTopicsDetectionJobAsync(describeTopicsDetectionJobRequest);
PrintJobProperties(describeTopicsDetectionJobResponse.TopicsDetectionJobProperties);
var listTopicsDetectionJobsResponse = await comprehendClient.ListTopicsDetectionJobsAsync(new ListTopicsDetectionJobsRequest());
foreach (var props in listTopicsDetectionJobsResponse.TopicsDetectionJobPropertiesList)
{
PrintJobProperties(props);
}
}
///
/// This method is a helper method that displays the job properties
/// from the call to StartTopicsDetectionJobRequest.
///
/// A list of properties from the call to
/// StartTopicsDetectionJobRequest.
private static void PrintJobProperties(TopicsDetectionJobProperties props)
{
Console.WriteLine($"JobId: {props.JobId}, JobName: {props.JobName}, JobStatus: {props.JobStatus}");
Console.WriteLine($"NumberOfTopics: {props.NumberOfTopics}\nInputS3Uri: {props.InputDataConfig.S3Uri}");
Console.WriteLine($"InputFormat: {props.InputDataConfig.InputFormat}, OutputS3Uri: {props.OutputDataConfig.S3Uri}");
}
}
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/StartTopicsDetectionJob)in der *AWS SDK für .NET API-Referenz*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**So starten Sie einen Analyseauftrag zur Themenerkennung**
Im folgenden Beispiel für `start-topics-detection-job` wird ein asynchroner Auftrag zur Themenerkennung für alle Dateien gestartet, die sich an der durch das Tag `--input-data-config` angegebenen Adresse befinden. Wenn der Auftrag abgeschlossen ist, wird der Ordner `output` an dem durch das Tag `--ouput-data-config` angegebenen Ort platziert. `output` enthält die Dateien topic-terms.csv und doc-topics.csv. Die erste Ausgabedatei, topic-terms.csv, ist eine Liste von Themen in der Sammlung. Für jedes Thema enthält die Liste standardmäßig die wichtigsten Begriffe, sortiert nach Themen, entsprechend ihrer Gewichtung. In der zweiten Datei `doc-topics.csv` werden die Dokumente aufgeführt, die einem Thema zugeordnet sind, sowie der Anteil des Dokuments, der sich mit dem Thema befasst.
```
aws comprehend start-topics-detection-job \
--job-name example_topics_detection_job \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--language-code en
```
Ausgabe:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
Weitere Informationen finden Sie unter [Themenmodellierung](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/topic-modeling.html) im *Entwicklerhandbuch für Amazon Comprehend*.
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartTopicsDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-topics-detection-job.html)in der *AWS CLI Befehlsreferenz*.
------
#### [ Python ]
**SDK für Python (Boto3)**
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples) einrichten und ausführen.
```
class ComprehendTopicModeler:
"""Encapsulates a Comprehend topic modeler."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def start_job(
self,
job_name,
input_bucket,
input_key,
input_format,
output_bucket,
output_key,
data_access_role_arn,
):
"""
Starts a topic modeling job. Input is read from the specified Amazon S3
input bucket and written to the specified output bucket. Output data is stored
in a tar archive compressed in gzip format. The job runs asynchronously, so you
can call `describe_topics_detection_job` to get job status until it
returns a status of SUCCEEDED.
:param job_name: The name of the job.
:param input_bucket: An Amazon S3 bucket that contains job input.
:param input_key: The prefix used to find input data in the input
bucket. If multiple objects have the same prefix, all
of them are used.
:param input_format: The format of the input data, either one document per
file or one document per line.
:param output_bucket: The Amazon S3 bucket where output data is written.
:param output_key: The prefix prepended to the output data.
:param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that
grants Comprehend permission to read from the
input bucket and write to the output bucket.
:return: Information about the job, including the job ID.
"""
try:
response = self.comprehend_client.start_topics_detection_job(
JobName=job_name,
DataAccessRoleArn=data_access_role_arn,
InputDataConfig={
"S3Uri": f"s3://{input_bucket}/{input_key}",
"InputFormat": input_format.value,
},
OutputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{output_bucket}/{output_key}"},
)
logger.info("Started topic modeling job %s.", response["JobId"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't start topic modeling job.")
raise
else:
return response
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/StartTopicsDetectionJob)in *AWS SDK for Python (Boto3) API* Reference.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK für SAP ABAP**
Es gibt noch mehr dazu. GitHub Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das [AWS -Code-Beispiel-](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples) einrichten und ausführen.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->starttopicsdetectionjob(
iv_jobname = iv_job_name
io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdinputdataconfig(
iv_s3uri = iv_input_s3_uri
iv_inputformat = iv_input_format
)
io_outputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdoutputdataconfig(
iv_s3uri = iv_output_s3_uri
)
iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn
).
MESSAGE 'Topics detection job started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdkmskeyvalidationex.
MESSAGE 'KMS key validation error.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex.
MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex.
MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Einzelheiten zur API finden Sie [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)in der *API-Referenz zum AWS SDK für SAP ABAP*.
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