Asynchrone Analyse für die Themenmodellierung

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.

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.

Um die Themen in einer Dokumentenmappe zu ermitteln, verwenden Sie den, StartTopicsDetectionJobum einen asynchronen Job zu starten. Sie können Themen in Dokumenten überwachen, die auf Englisch oder Spanisch verfasst sind.

Bevor Sie beginnen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:

Verwenden von AWS Command Line Interface

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der StartTopicsDetectionJob Operation mit AWS CLI

Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).

aws comprehend start-topics-detection-job \
                --number-of-topics topics to return \
                --job-name "job name" \
                --region region \
                --cli-input-json file://path to JSON input file

Für den cli-input-json Parameter geben Sie den Pfad zu einer JSON-Datei an, die die Anforderungsdaten enthält, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

{
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
        "InputFormat": "ONE_DOC_PER_FILE"
    },
    "OutputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
    },
    "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::account ID:role/data access role"
}

Wenn die Anfrage zum Starten des Jobs zur Themenerkennung erfolgreich war, erhalten Sie die folgende Antwort:

{
    "JobStatus": "SUBMITTED",
    "JobId": "job ID"
}

Verwenden Sie den ListTopicsDetectionJobsVorgang, um eine Liste der von Ihnen eingereichten Jobs zur Themenerkennung anzuzeigen. Die Liste enthält Informationen zu den von Ihnen verwendeten Eingabe- und Ausgabespeicherorten sowie zum Status der einzelnen Erkennungsaufträge. Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).

aws comprehend list-topics-detection-jobs \-- region

Als Antwort erhalten Sie JSON, das dem Folgenden ähnelt:

{
    "TopicsDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "NumberOfTopics": topics to return,
            "JobId": "job ID",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "JobName": "job name",
            "SubmitTime": timestamp,
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
            },
            "EndTime": timestamp
        },
        {
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "NumberOfTopics": topics to return,
            "JobId": "job ID",
            "JobStatus": "RUNNING",
            "JobName": "job name",
            "SubmitTime": timestamp,
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
            }
        }
    ]
}

Sie können den DescribeTopicsDetectionJobVorgang verwenden, um den Status eines vorhandenen Jobs abzurufen. Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).

aws comprehend describe-topics-detection-job --job-id job ID 

Als Antwort erhalten Sie den folgenden JSON-Code:

{
    "TopicsDetectionJobProperties": {
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "NumberOfTopics": topics to return,
        "JobId": "job ID",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "JobName": "job name",
        "SubmitTime": timestamp,
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://output bucket/ouput path"
        },
        "EndTime": timestamp
    }
}

Verwenden des SDK für Python oder SDK for .NET

SDK-Beispiele zum Starten eines Themen-Modellierungsjobs finden Sie unterVerwendung StartTopicsDetectionJob mit einem AWS SDK oder CLI.