Schwärzen von PII in Ihrem Batch-Job

In diesem Beispiel werden der Befehl und der start-transcription-jobParameter verwendet. content-redaction Weitere Informationen finden Sie unter StartTranscriptionJob und ContentRedaction.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--transcription-job-name my-first-transcription-job \
--media MediaFileUri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-bucket-name DOC-EXAMPLE-BUCKET \
--output-key my-output-files/ \
--language-code en-US \
--content-redaction  RedactionType=PII,RedactionOutput=redacted,PiiEntityTypes=NAME,ADDRESS,BANK_ACCOUNT_NUMBER 

Hier ist ein weiteres Beispiel, in dem die start-transcription-jobMethode verwendet wird, und der Anfragetext redigiert die PII für diesen Job.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://filepath/my-first-redaction-job.json

Die Datei my-first-redaction-job.json enthält den folgenden Anfragetext.

{
  "TranscriptionJobName": "my-first-transcription-job",
  "Media": {
      "MediaFileUri":  "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
  },
  "OutputBucketName": "DOC-EXAMPLE-BUCKET",
  "OutputKey": "my-output-files/", 
  "LanguageCode": "en-US",
  "ContentRedaction": {
      "RedactionOutput":"redacted",
      "RedactionType":"PII",
      "PiiEntityTypes": [
           "NAME",
           "ADDRESS",
           "BANK_ACCOUNT_NUMBER"	
      ]
  }
}

In diesem Beispiel wird der verwendet AWS SDK for Python (Boto3) , um den Inhalt mithilfe des ContentRedaction Arguments für die Methode start_transcription_job zu redigieren. Weitere Informationen finden Sie unter StartTranscriptionJob und ContentRedaction.

Weitere Beispiele für die Verwendung der AWS SDKs, einschließlich funktionsspezifischer, szenarienspezifischer und serviceübergreifender Beispiele, finden Sie im Kapitel. Codebeispiele für Amazon Transcribe mit AWS SDKs

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-transcription-job"
job_uri = "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_transcription_job(
    TranscriptionJobName = job_name,
    Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
    },
    OutputBucketName = 'DOC-EXAMPLE-BUCKET',
    OutputKey = 'my-output-files/', 
    LanguageCode = 'en-US', 
    ContentRedaction = { 
        'RedactionOutput':'redacted',
        'RedactionType':'PII', 
        'PiiEntityTypes': [
            'NAME','ADDRESS','BANK_ACCOUNT_NUMBER'
        ]
    }
)

while True:
    status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name)
    if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)