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.
# Echtzeitanalyse mithilfe der API
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie die Amazon Comprehend API für Echtzeitanalysen mit und AWS SDKs für .NET, Java und Python verwenden. AWS CLI Verwenden Sie die Beispiele, um mehr über die synchronen Vorgänge von Amazon Comprehend zu erfahren und sie als Bausteine für Ihre eigenen Anwendungen zu verwenden.
Die .NET-Beispiele in diesem Abschnitt verwenden das [AWS SDK für .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html). Sie können das verwenden, um AWS Anwendungen [AWS Toolkit for Visual Studio](https://docs.aws.amazon.com/AWSToolkitVS/latest/UserGuide/welcome.html)mit.NET zu entwickeln. Es enthält hilfreiche Vorlagen und den AWS Explorer für die Bereitstellung von Anwendungen und die Verwaltung von Diensten. Informationen aus der AWS Sicht des.NET-Entwicklers finden Sie im [AWS Leitfaden für .NET-Entwickler](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html).
**Topics**
+ [Die dominante Sprache erkennen](#get-started-api-dominant-language)
+ [Benannte Entitäten erkennen](#get-started-api-entities)
+ [Erkennen von Schlüsselphrasen](#get-started-api-key-phrases)
+ [Bestimmung der Stimmung](#get-started-api-sentiment)
+ [Echtzeitanalyse für gezielte Stimmungen](#get-started-api-targeted-sentiment)
+ [Syntax wird erkannt](#get-started-api-syntax)
+ [Batch in Echtzeit APIs](#get-started-batch)
## Die dominante Sprache erkennen
Verwenden Sie die [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectDominantLanguage.html)Operation, um die dominante Sprache zu ermitteln, die im Text verwendet wird. Verwenden Sie den [BatchDetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectDominantLanguage.html)Vorgang, um die dominante Sprache in bis zu 25 Dokumenten in einem Stapel zu ermitteln. Weitere Informationen finden Sie unter [Batch in Echtzeit APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Verwenden Sie den AWS Command Line Interface](#get-started-api-dominant-language-cli)
+ [Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET](#get-started-api-dominant-language-java)
### Verwenden Sie den AWS Command Line Interface
Das folgende Beispiel zeigt 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 (\$1), 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 antwortet mit den folgenden Antworten:
```
{
"Languages": [
{
"LanguageCode": "en",
"Score": 0.9793661236763
}
]
}
```
### Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET
SDK-Beispiele zur Bestimmung der dominanten Sprache finden Sie unter[Verwendung `DetectDominantLanguage` mit einem AWS SDK oder CLI](example_comprehend_DetectDominantLanguage_section.md).
## Benannte Entitäten erkennen
Verwenden Sie die [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectEntities.html)Operation, um die benannten Entitäten in einem Dokument zu ermitteln. Verwenden Sie die [BatchDetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntities.html)Operation, um Entitäten in bis zu 25 Dokumenten in einem Stapel zu erkennen. Weitere Informationen finden Sie unter [Batch in Echtzeit APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Verwenden Sie den AWS Command Line Interface](#get-started-api-entities-cli)
+ [Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET](#get-started-api-entities-java)
### Verwenden Sie den AWS Command Line Interface
Das folgende Beispiel zeigt 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 (\$1), 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"
}
```
### Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET
SDK-Beispiele zur Bestimmung der dominanten Sprache finden Sie unter[Verwendung `DetectEntities` mit einem AWS SDK oder CLI](example_comprehend_DetectEntities_section.md).
## Erkennen von Schlüsselphrasen
Verwenden Sie die [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectKeyPhrases.html)Operation, um die im Text verwendeten Schlüsselnomalphrasen zu ermitteln. Verwenden Sie die [BatchDetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectKeyPhrases.html)Operation, um die Schlüsselnomenausdrücke in bis zu 25 Dokumenten in einem Stapel zu ermitteln. Weitere Informationen finden Sie unter [Batch in Echtzeit APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Verwenden Sie den AWS Command Line Interface](#get-started-api-key-phrases-cli)
+ [Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET](#get-started-api-key-phrases-java)
### Verwenden Sie den AWS Command Line Interface
Das folgende Beispiel zeigt 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 (\$1), 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
}
]
}
```
### Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET
SDK-Beispiele, die Schlüsselphrasen erkennen, finden Sie unter[Verwendung `DetectKeyPhrases` mit einem AWS SDK oder CLI](example_comprehend_DetectKeyPhrases_section.md).
## Bestimmung der Stimmung
Amazon Comprehend bietet die folgenden API-Operationen zur Stimmungsanalyse:
+ [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectSentiment.html)— Ermittelt die allgemeine emotionale Stimmung eines Dokuments.
+ [BatchDetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectSentiment.html)— Ermittelt die allgemeine Stimmung in bis zu 25 Dokumenten in einem Stapel. Weitere Informationen finden Sie unter [Batch in Echtzeit APIs](#get-started-batch).
+ [StartSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartSentimentDetectionJob.html)— Startet einen asynchronen Auftrag zur Stimmungserkennung für eine Sammlung von Dokumenten.
+ [ListSentimentDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListSentimentDetectionJobs.html)— Gibt die Liste der Aufträge zur Stimmungserkennung zurück, die Sie eingereicht haben.
+ [DescribeSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeSentimentDetectionJob.html)— Ruft die Eigenschaften (einschließlich Status) ab, die dem angegebenen Auftrag zur Stimmungserkennung zugeordnet sind.
+ [StopSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StopSentimentDetectionJob.html)— Stoppt den angegebenen Stimmungsauftrag, der gerade in Bearbeitung ist.
**Topics**
+ [Benutzt den AWS Command Line Interface](#get-started-api-sentiment-cli)
+ [Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET](#get-started-api-sentiment-java)
### Benutzt den AWS Command Line Interface
Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der `DetectSentiment` Operation mit dem AWS CLI. Dieses Beispiel spezifiziert die Sprache des Eingabetextes.
Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), 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"
}
```
### Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET
SDK-Beispiele, die die Stimmung des eingegebenen Textes bestimmen, finden Sie unter[Verwendung `DetectSentiment` mit einem AWS SDK oder CLI](example_comprehend_DetectSentiment_section.md).
## Echtzeitanalyse für gezielte Stimmungen
Amazon Comprehend bietet die folgenden API-Operationen für gezielte Stimmungsanalysen in Echtzeit:
+ [DetectTargetedSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectTargetedSentiment.html)— Analysiert die Stimmung der in einem Dokument genannten Entitäten.
+ [BatchDetectTargetedSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectTargetedSentiment.html)— Analysiert gezielt die Stimmung für bis zu 25 Dokumente in einem Stapel. Weitere Informationen finden Sie unter [Batch in Echtzeit APIs](#get-started-batch).
Wenn der Text, den Sie analysieren, keine gezielte Stimmungslage enthält[Entity-Typen](how-targeted-sentiment.md#how-targeted-sentiment-entities), gibt die API ein leeres Entitäts-Array zurück.
### Mit dem AWS Command Line Interface
Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der `DetectTargetedSentiment` Operation mit dem AWS CLI. Dieses Beispiel spezifiziert die Sprache des Eingabetextes.
Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), 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 Operation, um Text zu analysieren, um die einzelnen Wörter zu extrahieren und die Wortarten für jedes Wort zu bestimmen. [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectSyntax.html) Verwenden Sie die Operation, um die Syntax von bis zu 25 Dokumenten in einem Stapel zu analysieren. [BatchDetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectSyntax.html) Weitere Informationen finden Sie unter [Batch in Echtzeit APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Verwenden von. AWS Command Line Interface](#get-started-api-syntax-cli)
+ [Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET](#get-started-api-syntax-java)
### Verwenden von. AWS Command Line Interface
Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der `DetectSyntax` Operation mit dem AWS CLI. Dieses Beispiel spezifiziert die Sprache des Eingabetextes.
Das Beispiel ist für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), 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
}
]
}
```
### Verwenden des AWS SDK für Java SDK für Python oder SDK für .NET
SDK-Beispiele, die die Syntax von Eingabetext erkennen, finden Sie unter[Verwendung `DetectSyntax` mit einem AWS SDK oder CLI](example_comprehend_DetectSyntax_section.md).
## Batch in Echtzeit APIs
Um Stapel von bis zu 25 Dokumenten zu versenden, können Sie die Echtzeit-Batchoperationen von Amazon Comprehend verwenden. Das Aufrufen einer Batchoperation ist identisch mit dem Aufrufen eines einzelnen Dokuments APIs für jedes Dokument in der Anfrage. Die Verwendung des Batches APIs kann zu einer besseren Leistung Ihrer Anwendungen führen. Weitere Informationen finden Sie unter [Synchrone Verarbeitung mehrerer Dokumente](concepts-processing-modes.md#how-batch).
**Topics**
+ [Stapelverarbeitung mit dem AWS CLI](#batch-cli)
+ [Stapelverarbeitung mit dem AWS SDK für .NET](#batch-csharp)
### Stapelverarbeitung mit dem AWS CLI
Diese Beispiele zeigen, wie die Batch-API-Operationen mithilfe von verwendet AWS Command Line Interface werden. Alle Operationen außer `BatchDetectDominantLanguage` verwenden die folgende JSON-Datei, die `process.json` als Eingabe aufgerufen wird. Für diesen Vorgang ist die `LanguageCode` Entität nicht enthalten.
Das dritte Dokument in der JSON-Datei (`"$$$$$$$$"`) verursacht bei der Stapelverarbeitung einen Fehler. Es ist enthalten, sodass die Operationen eine [BatchItemError](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchItemError.html)in der Antwort enthalten.
```
{
"LanguageCode": "en",
"TextList": [
"I have been living in Seattle for almost 4 years",
"It is raining today in Seattle",
"$$$$$$$$"
]
}
```
Die Beispiele sind für Unix, Linux und macOS formatiert. Ersetzen Sie unter Windows den umgekehrten Schrägstrich (\$1), das Unix-Fortsetzungszeichen, am Ende jeder Zeile durch ein Caret-Zeichen oder Zirkumflex (^).
**Topics**
+ [Ermitteln Sie die dominante Sprache mit einem Batch ()AWS CLI](#batch-dominant-language)
+ [Ermitteln Sie Entitäten mithilfe eines Batches (AWS CLI)](#batch-entities)
+ [Ermitteln Sie Schlüsselphrasen mithilfe eines Batches (AWS CLI)](#batch-key-phrase)
+ [Ermitteln Sie Stimmungen mit einem Batch ()AWS CLI](#batch-sentiment)
#### Ermitteln Sie die dominante Sprache mit einem Batch ()AWS CLI
Die [BatchDetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectDominantLanguage.html)Operation bestimmt die dominante Sprache jedes Dokuments in einem Stapel. Eine Liste der Sprachen, die Amazon Comprehend erkennen kann, finden Sie unter. [Vorherrschende Sprache](how-languages.md) Der folgende AWS CLI Befehl ruft die Operation auf`BatchDetectDominantLanguage`.
```
aws comprehend batch-detect-dominant-language \
--endpoint endpoint \
--region region \
--cli-input-json file://path to input file/process.json
```
Im Folgenden finden Sie die Antwort der `BatchDetectDominantLanguage` Operation:
```
{
"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."
}
]
}
```
#### Ermitteln Sie Entitäten mithilfe eines Batches (AWS CLI)
Verwenden Sie die [BatchDetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntities.html)Operation, um die Entitäten zu finden, die in einem Stapel von Dokumenten vorhanden sind. Weitere Informationen über Entitys finden Sie unter [Entitäten](how-entities.md). 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
```
#### Ermitteln Sie Schlüsselphrasen mithilfe eines Batches (AWS CLI)
Die [BatchDetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectKeyPhrases.html)Operation gibt die wichtigsten Substantivausdrücke 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 Stimmungen mit einem Batch ()AWS CLI
Ermitteln Sie mithilfe der Operation die allgemeine Stimmung eines Stapels von Dokumenten. [BatchDetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectSentiment.html) 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 Sie die [BatchDetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntities.html)Operation mit dem verwenden SDK für .NET. Die Antwort vom Server enthält ein [BatchDetectEntitiesItemResult](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntitiesItemResult.html)Objekt für jedes Dokument, das erfolgreich verarbeitet wurde. Wenn bei der Verarbeitung eines Dokuments ein Fehler auftritt, wird in der Antwort ein Eintrag in der Fehlerliste angezeigt. Im Beispiel werden alle Dokumente mit einem Fehler abgerufen und erneut gesendet.
Das .NET-Beispiel in diesem Abschnitt verwendet die [AWS SDK für .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html). Sie können den verwenden [AWS Toolkit for Visual Studio](https://docs.aws.amazon.com/AWSToolkitVS/latest/UserGuide/welcome.html), 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. Informationen aus der AWS Sicht des.NET-Entwicklers finden Sie im [AWS Leitfaden für .NET-Entwickler](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html).
```
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 textList = new List()
{
{ "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 textToRetry = new List();
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");
}
}
}
```