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Real-time Analyse mit der API - Amazon Comprehend
Erkennung der dominanten SpracheErkennung benannter EntitätenErkennung von SchlüsselphrasenBestimmung der StimmungReal-time Analyse zur gezielten StimmungslageSyntax wird erkanntReal-time Batch-APIs

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.

Real-time Analyse mit der API

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie die Amazon Comprehend API für Echtzeitanalysen verwenden, indem Sie die AWS CLI, und verwenden. AWS SDK für .NET AWS SDK für Java AWS SDK für Python (Boto3) Verwenden Sie die Beispiele, um mehr über die synchronen Amazon Comprehend-Operationen und als Bausteine für Ihre eigenen Anwendungen zu erfahren.

Die .NET-Beispiele in diesem Abschnitt verwenden das AWS SDK für .NET. Sie können das verwenden, um AWS Anwendungen AWS Toolkit for Visual Studio mit.NET zu entwickeln. Es enthält hilfreiche Vorlagen und den AWS Explorer für die Bereitstellung von Anwendungen und die Verwaltung von Diensten. Aus der AWS Sicht von.NET-Entwicklern finden Sie im AWS Handbuch für .NET-Entwickler.

Erkennung der dominanten Sprache

Verwenden Sie die DetectDominantLanguage Operation, um die dominante Sprache im Text zu ermitteln. Verwenden Sie die BatchDetectDominantLanguage Operation, um die dominante Sprache in bis zu 25 Dokumenten in einem Stapel zu erkennen. Weitere Informationen finden Sie unter Real-time Batch-APIs.

Verwendung der AWS Command Line Interface

Das folgende Beispiel veranschaulicht die Verwendung der DetectDominantLanguage Operation mit dem 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 detect-dominant-language \
    --region region \
    --text "It is raining today in Seattle."

Amazon Comprehend reagiert mit den folgenden Antworten:

{
    "Languages": [
        {
            "LanguageCode": "en",
            "Score": 0.9793661236763
        }
    ]
}

Verwendung der AWS SDK für Java, SDK für Python, oder SDK für .NET

SDK-Beispiele zur Bestimmung der dominanten Sprache finden Sie unterVerwenden Sie DetectDominantLanguagemit einem AWS SDK oder CLI.

Erkennung benannter Entitäten

Verwenden Sie die DetectEntities Operation, um die benannten Entitäten in einem Dokument zu ermitteln. Verwenden Sie die BatchDetectEntities Operation, um Entitäten in bis zu 25 Dokumenten in einem Stapel zu erkennen. Weitere Informationen finden Sie unter Real-time Batch-APIs.

Verwendung der AWS Command Line Interface

Das folgende Beispiel veranschaulicht die Verwendung der DetectEntities Operation mit dem AWS CLI. Sie müssen die Sprache des Eingabetextes angeben.

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 detect-entities \
    --region region \
    --language-code "en" \
    --text "It is raining today in Seattle."

Amazon Comprehend antwortet mit den folgenden Antworten:

{
    "Entities": [
        {
            "Text": "today",
            "Score": 0.97,
            "Type": "DATE",
            "BeginOffset": 14,
            "EndOffset": 19
        },
        {
            "Text": "Seattle",
            "Score": 0.95,
            "Type": "LOCATION",
            "BeginOffset": 23,
            "EndOffset": 30
        }
    ],
    "LanguageCode": "en"
}

Verwendung der AWS SDK für Java, SDK für Python, oder SDK für .NET

SDK-Beispiele zur Bestimmung der dominanten Sprache finden Sie unterVerwenden Sie DetectEntitiesmit einem AWS SDK oder CLI.

Erkennung von Schlüsselphrasen

Verwenden Sie die DetectKeyPhrases Operation, um die wichtigsten Nominalphrasen zu ermitteln, die im Text verwendet werden. Verwenden Sie die BatchDetectKeyPhrases Operation, um die wichtigsten Nominalphrasen in bis zu 25 Dokumenten in einem Stapel zu erkennen. Weitere Informationen finden Sie unter Real-time Batch-APIs.

Verwendung der AWS Command Line Interface

Das folgende Beispiel veranschaulicht die Verwendung der DetectKeyPhrases Operation mit dem AWS CLI. Sie müssen die Sprache des Eingabetextes angeben.

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 detect-key-phrases \
    --region region \
    --language-code "en" \
    --text "It is raining today in Seattle."

Amazon Comprehend antwortet mit den folgenden Antworten:

{
    "LanguageCode": "en",
    "KeyPhrases": [
        {
            "Text": "today",
            "Score": 0.89,
            "BeginOffset": 14,
            "EndOffset": 19
        },
        {
            "Text": "Seattle",
            "Score": 0.91,
            "BeginOffset": 23,
            "EndOffset": 30
        }
    ]
}

Verwendung der AWS SDK für Java, SDK für Python, oder SDK für .NET

SDK-Beispiele, die Schlüsselphrasen erkennen, finden Sie unterVerwenden Sie DetectKeyPhrasesmit einem AWS SDK oder CLI.

Bestimmung der Stimmung

Amazon Comprehend bietet die folgenden API-Operationen zur Stimmungsanalyse:

Verwendung der AWS Command Line Interface

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der DetectSentiment Operation mit dem. AWS CLI In diesem Beispiel wird die Sprache des Eingabetexts angegeben.

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 detect-sentiment \
    --region region \
    --language-code "en" \
    --text "It is raining today in Seattle."

Amazon Comprehend antwortet mit den folgenden Antworten:

{
    "SentimentScore": {
        "Mixed": 0.014585512690246105,
        "Positive": 0.31592071056365967,
        "Neutral": 0.5985543131828308,
        "Negative": 0.07093945890665054
    },
    "Sentiment": "NEUTRAL",
    "LanguageCode": "en"
}

Verwendung der AWS SDK für Java, SDK für Python, oder SDK für .NET

SDK-Beispiele, die die Stimmung von Eingabetext bestimmen, finden Sie unterVerwenden Sie DetectSentimentmit einem AWS SDK oder CLI.

Real-time Analyse zur gezielten Stimmungslage

Amazon Comprehend bietet die folgenden API-Operationen für eine gezielte Stimmungsanalyse in Echtzeit:

Wenn der Text, den Sie analysieren, kein gezieltes Sentiment enthältEntity-Typen, gibt die API ein leeres Entitäts-Array zurück.

Verwendung der AWS Command Line Interface

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der DetectTargetedSentiment Operation mit dem AWS CLI. In diesem Beispiel wird die Sprache des Eingabetexts angegeben.

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 detect-targeted-sentiment \
    --region region \
    --language-code "en" \
    --text "The burger was cooked perfectly but it was cold. The service was OK."

Amazon Comprehend antwortet mit den folgenden Antworten:

{
"Entities": [
    {
      "DescriptiveMentionIndex": [
        0
      ],
      "Mentions": [
        {
          "BeginOffset": 4,
          "EndOffset": 10,
          "Score": 1,
          "GroupScore": 1,
          "Text": "burger",
          "Type": "OTHER",
          "MentionSentiment": {
            "Sentiment": "POSITIVE",
            "SentimentScore": {
              "Mixed": 0.001515,
              "Negative": 0.000822,
              "Neutral": 0.000243,
              "Positive": 0.99742
            }
          }
        },
        {
          "BeginOffset": 36,
          "EndOffset": 38,
          "Score": 0.999843,
          "GroupScore": 0.999661,
          "Text": "it",
          "Type": "OTHER",
          "MentionSentiment": {
            "Sentiment": "NEGATIVE",
            "SentimentScore": {
              "Mixed": 0,
              "Negative": 0.999996,
              "Neutral": 0.000004,
              "Positive": 0
            }
          }
        }
      ]
    },
    {
      "DescriptiveMentionIndex": [
        0
      ],
      "Mentions": [
        {
          "BeginOffset": 53,
          "EndOffset": 60,
          "Score": 1,
          "GroupScore": 1,
          "Text": "service",
          "Type": "ATTRIBUTE",
          "MentionSentiment": {
            "Sentiment": "NEUTRAL",
            "SentimentScore": {
              "Mixed": 0.000033,
              "Negative": 0.000089,
              "Neutral": 0.993325,
              "Positive": 0.006553
            }
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

Syntax wird erkannt

Verwenden Sie die folgende Operation, um Text zu analysieren, um die einzelnen Wörter zu extrahieren und die Wortarten für jedes Wort zu ermitteln. DetectSyntax Verwenden Sie die Operation, um die Syntax von bis zu 25 Dokumenten in einem Stapel zu analysieren. BatchDetectSyntax Weitere Informationen finden Sie unter Real-time Batch-APIs.

Verwendung der AWS Command Line Interface.

Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der DetectSyntax Operation mit dem AWS CLI. In diesem Beispiel wird die Sprache des Eingabetexts angegeben.

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 detect-syntax \
   --region region \
   --language-code "en" \
   --text "It is raining today in Seattle."

Amazon Comprehend antwortet mit den folgenden Antworten:

{
    "SyntaxTokens": [
        {
            "Text": "It",
            "EndOffset": 2,
            "BeginOffset": 0,
            "PartOfSpeech": {
                "Tag": "PRON",
                "Score": 0.8389829397201538
            },
            "TokenId": 1
        },
        {
            "Text": "is",
            "EndOffset": 5,
            "BeginOffset": 3,
            "PartOfSpeech": {
                "Tag": "AUX",
                "Score": 0.9189288020133972
            },
            "TokenId": 2
        },
        {
            "Text": "raining",
            "EndOffset": 13,
            "BeginOffset": 6,
            "PartOfSpeech": {
                "Tag": "VERB",
                "Score": 0.9977611303329468
            },
            "TokenId": 3
        },
        {
            "Text": "today",
            "EndOffset": 19,
            "BeginOffset": 14,
            "PartOfSpeech": {
                "Tag": "NOUN",
                "Score": 0.9993606209754944
            },
            "TokenId": 4
        },
        {
            "Text": "in",
            "EndOffset": 22,
            "BeginOffset": 20,
            "PartOfSpeech": {
                "Tag": "ADP",
                "Score": 0.9999061822891235
            },
            "TokenId": 5
        },
        {
            "Text": "Seattle",
            "EndOffset": 30,
            "BeginOffset": 23,
            "PartOfSpeech": {
                "Tag": "PROPN",
                "Score": 0.9940338730812073
            },
            "TokenId": 6
        },
        {
            "Text": ".",
            "EndOffset": 31,
            "BeginOffset": 30,
            "PartOfSpeech": {
                "Tag": "PUNCT",
                "Score": 0.9999997615814209
            },
            "TokenId": 7
        }
    ]
}

Verwendung der AWS SDK für Java, SDK für Python, oder SDK für .NET

SDK-Beispiele, die die Syntax von Eingabetext erkennen, finden Sie unterVerwenden Sie DetectSyntaxmit einem AWS SDK oder CLI.

Real-time Batch-APIs

Um Stapel von bis zu 25 Dokumenten zu senden, können Sie die Amazon Comprehend-Batchoperationen in Echtzeit verwenden. Das Aufrufen einer Batchoperation ist identisch mit dem Aufrufen der einzelnen Dokument-APIs für jedes Dokument in der Anfrage. Die Verwendung der Batch-APIs kann zu einer besseren Leistung Ihrer Anwendungen führen. Weitere Informationen finden Sie unter Synchrone Verarbeitung mehrerer Dokumente.

Stapelverarbeitung mit dem AWS CLI

Diese Beispiele zeigen, wie Sie die Batch-API-Operationen mithilfe von verwenden AWS Command Line Interface. Alle Operationen außer BatchDetectDominantLanguage verwenden die folgende JSON-Datei, die process.json als Eingabe bezeichnet wird. Für diesen Vorgang ist die LanguageCode Entität nicht enthalten.

Das dritte Dokument in der JSON-Datei ("$$$$$$$$") verursacht bei der Stapelverarbeitung einen Fehler. Es ist enthalten, sodass die Operationen eine BatchItemError in der Antwort enthalten.

{
   "LanguageCode": "en",
   "TextList": [
      "I have been living in Seattle for almost 4 years",
      "It is raining today in Seattle",
      "$$$$$$$$"
   ]
}

Die Beispiele sind 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 (^).

Ermitteln Sie die dominante Sprache mithilfe eines Batches (AWS CLI)

Die BatchDetectDominantLanguage Operation bestimmt die dominante Sprache jedes Dokuments in einem Stapel. Eine Liste der Sprachen, die Amazon Comprehend erkennen kann, finden Sie unter. Vorherrschende Sprache Der folgende AWS CLI Befehl ruft den Vorgang aufBatchDetectDominantLanguage.

aws comprehend batch-detect-dominant-language \
    --endpoint endpoint \
    --region region \
    --cli-input-json file://path to input file/process.json

Das Folgende ist die Antwort auf den BatchDetectDominantLanguage Vorgang:

{
    "ResultList": [
        {
          "Index": 0,
          "Languages":[
            {
              "LanguageCode":"en",
              "Score": 0.99
            }
          ]
        },
        {
          "Index": 1
          "Languages":[
            {
              "LanguageCode":"en",
              "Score": 0.82
            }
          ]
        }
    ],
    "ErrorList": [
      {
        "Index": 2,
        "ErrorCode": "InternalServerException",
        "ErrorMessage": "Unexpected Server Error. Please try again."
      }
    ]
}

Erkennt Entitäten mithilfe eines Batches (AWS CLI)

Verwenden Sie die BatchDetectEntities Operation, um die Entitäten zu finden, die in einem Stapel von Dokumenten vorhanden sind. Weitere Informationen über Entitys finden Sie unter Entitäten. Der folgende AWS CLI Befehl ruft die BatchDetectEntities Operation auf.

aws comprehend batch-detect-entities \
    --endpoint endpoint \
    --region region \
    --cli-input-json file://path to input file/process.json

Erkennt Schlüsselphrasen mithilfe eines Batches (AWS CLI)

Die BatchDetectKeyPhrases Operation gibt die wichtigsten Nominalphrasen in einem Stapel von Dokumenten zurück. Der folgende AWS CLI Befehl ruft die BatchDetectKeyNounPhrases Operation auf.

aws comprehend batch-detect-key-phrases
    --endpoint endpoint
    --region region
    --cli-input-json file://path to input file/process.json

Ermitteln Sie die Stimmung mithilfe eines Batches (AWS CLI)

Ermitteln Sie mithilfe der Operation die allgemeine Stimmung in einem Stapel von Dokumenten. BatchDetectSentiment Der folgende AWS CLI Befehl ruft die BatchDetectSentiment Operation auf.

aws comprehend batch-detect-sentiment \
    --endpoint endpoint \
    --region region \
    --cli-input-json file://path to input file/process.json

Stapelverarbeitung mit dem AWS SDK für .NET

Das folgende Beispielprogramm zeigt, wie die BatchDetectEntities Operation mit dem verwendet wird SDK für .NET. Die Antwort des Servers enthält ein BatchDetectEntitiesItemResult Objekt für jedes Dokument, das erfolgreich verarbeitet wurde. Wenn bei der Verarbeitung eines Dokuments ein Fehler auftritt, wird in der Antwort ein Datensatz in der Fehlerliste aufgeführt. Im Beispiel werden alle Dokumente mit einem Fehler abgerufen und erneut gesendet.

Das .NET-Beispiel in diesem Abschnitt verwendet die AWS SDK für .NET. Sie können das verwenden AWS Toolkit for Visual Studio, um AWS Anwendungen mit.NET zu entwickeln. Es enthält hilfreiche Vorlagen und den AWS Explorer für die Bereitstellung von Anwendungen und die Verwaltung von Diensten. Aus der AWS Sicht von.NET-Entwicklern finden Sie im AWS Handbuch für .NET-Entwickler. 

using System;
using System.Collections.Generic;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;

namespace Comprehend
{
    class Program
    {
        // Helper method for printing properties
        static private void PrintEntity(Entity entity)
        {
            Console.WriteLine("     Text: {0}, Type: {1}, Score: {2}, BeginOffset: {3} EndOffset: {4}",
                entity.Text, entity.Type, entity.Score, entity.BeginOffset, entity.EndOffset);
        }

        static void Main(string[] args)
        {
            AmazonComprehendClient comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);

            List<String> textList = new List<String>()
            {
                { "I love Seattle" },
                { "Today is Sunday" },
                { "Tomorrow is Monday" },
                { "I love Seattle" }
            };

            // Call detectEntities API
            Console.WriteLine("Calling BatchDetectEntities");
            BatchDetectEntitiesRequest batchDetectEntitiesRequest = new BatchDetectEntitiesRequest()
            {
                TextList = textList,
                LanguageCode = "en"
            };
            BatchDetectEntitiesResponse batchDetectEntitiesResponse = comprehendClient.BatchDetectEntities(batchDetectEntitiesRequest);

            foreach (BatchDetectEntitiesItemResult item in batchDetectEntitiesResponse.ResultList)
            {
                Console.WriteLine("Entities in {0}:", textList[item.Index]);
                foreach (Entity entity in item.Entities)
                    PrintEntity(entity);
            }

            // check if we need to retry failed requests
            if (batchDetectEntitiesResponse.ErrorList.Count != 0)
            {
                Console.WriteLine("Retrying Failed Requests");
                List<String> textToRetry = new List<String>();
                foreach(BatchItemError errorItem in batchDetectEntitiesResponse.ErrorList)
                    textToRetry.Add(textList[errorItem.Index]);

                batchDetectEntitiesRequest = new BatchDetectEntitiesRequest()
                {
                    TextList = textToRetry,
                    LanguageCode = "en"
                };

                batchDetectEntitiesResponse = comprehendClient.BatchDetectEntities(batchDetectEntitiesRequest);

                foreach(BatchDetectEntitiesItemResult item in batchDetectEntitiesResponse.ResultList)
                {
                    Console.WriteLine("Entities in {0}:", textList[item.Index]);
                    foreach (Entity entity in item.Entities)
                        PrintEntity(entity);
                }
            }
            Console.WriteLine("End of DetectEntities");
        }
    }
}