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Abfragen - Amazon Textract

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.

Abfragen

Wenn eine Abfrage bereitgestellt wird, stellt Amazon Textract ein spezialisiertes Antwortobjekt bereit. Dieses Objekt wiederholt die Frage zusammen mit dem Alias für die Frage an den Benutzer zurück. Es bietet dann das Vertrauen, das Amazon Textract in Bezug auf die Antwort hat, eine Position der Antwort auf der Seite und die Textantwort auf die Frage. Wenn keine Antwort gefunden wird, wird dieses Antwortelement leer gelassen.

Erkannte Abfragen werden in den Antworten von AnalyzeDocument und als Blockobjekte zurückgegeben GetDocumentAnalysis. Sie können den FeatureTypes Eingabeparameter verwenden, um Informationen über Schlüssel-Wert-Paare, Tabellen oder Abfragen abzurufen. Allgemeine Informationen darüber, wie ein Dokument durch Blockobjekte dargestellt wird, finden Sie unter. Antwortobjekte für Texterkennung und Dokumentenanalyse

Im Folgenden wird in einem Diagramm dargestellt, wie eine Abfrageantwort in Block Objekten dargestellt wird.

Das Diagramm zeigt eine Abfrage und zwei Antworten, die von einer Seite ausgehen, wobei eine Antwort zu einer Antwort umgeleitet wird.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Antwort auf eine Anfrage als Teil einer vollständigen Antwort auf eine Dokumentenanalyse.


                        {
                            "BlockType": "QUERY",
                            "Id": "77cfbd28-168a-40fc-9c8a-863ba3066bd2",
                            "Relationships": [
                            {
                                "Type": "ANSWER",
                                "Ids": [
                                "21396475-27ee-4da7-965b-f7631ef60fcc"
                                ]
                            }
                            ],
                            "Query": {
                                "Text": "What is the patient first name?",
                                "Alias": "PATIENT_FIRST_NAME"
                            }
                            },
                        {
                            "BlockType": "QUERY_RESULT",
                            "Confidence": 1.0,
                            "Text": "ALEJANDRO",
                            "Id": "21396475-27ee-4da7-965b-f7631ef60fcc"
                        }

Im Dokument Beispielabfragen haben wir eine Liste mit Beispielabfragen für häufig verwendete Dokumente zusammengestellt.