Weitere AWS SDK-Beispiele sind im Repo AWS Doc SDK Examples
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.
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:
- CLI
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- AWS CLI
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Um einen Dokumentenklassifizierer zur Kategorisierung von Dokumenten zu erstellen
Mit dem folgenden
create-document-classifier
Beispiel wird der Trainingsprozess für ein Dokumentenklassifizierungsmodell gestartet. Die Trainingsdatendatei,training.csv
, befindet sich am--input-data-config
Tag.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-arnarn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/"
\ --language-codeen
Ausgabe:
{ "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier" }
Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Klassifizierung im Amazon Comprehend Developer Guide.
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Einzelheiten zur API finden Sie CreateDocumentClassifier
in der AWS CLI Befehlsreferenz.
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- Java
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- SDK für Java 2.x
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Anmerkung
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository
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: <dataAccessRoleArn> <s3Uri> <documentClassifierName> 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); } } }
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Einzelheiten zur API finden Sie CreateDocumentClassifierin der AWS SDK for Java 2.x API-Referenz.
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- Python
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- SDK für Python (Boto3)
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Anmerkung
Es gibt noch mehr dazu GitHub. Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository
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
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Einzelheiten zur API finden Sie CreateDocumentClassifierin AWS SDK for Python (Boto3) API Reference.
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