Hay más ejemplos de AWS SDK disponibles en el GitHub repositorio de [ejemplos de AWS Doc SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples). Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Úselo `StartDocumentClassificationJob` con un AWS SDK o CLI Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar `StartDocumentClassificationJob`. Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en contexto en el siguiente ejemplo de código: + [Cómo entrenar un clasificador personalizado y clasificar los documentos](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md) ------ #### [ CLI ] **AWS CLI** **Para empezar un trabajo de clasificación de documentos** El siguiente ejemplo de `start-document-classification-job` inicia un trabajo de clasificación de documentos con un modelo personalizado en todos los archivos de la dirección especificada en la etiqueta `--input-data-config`. En este ejemplo, el bucket de S3 de entrada contiene `SampleSMStext1.txt`, `SampleSMStext2.txt` y `SampleSMStext3.txt`. El modelo se entrenó previamente para clasificar los mensajes SMS spam y no spam (denominados “falsos”). Cuando se completa el trabajo, `output.tar.gz` se coloca en la ubicación especificada por la etiqueta `--output-data-config`. `output.tar.gz` contiene `predictions.jsonl`, que enumera la clasificación de cada documento. La salida Json se imprime en una sola línea por archivo, pero se formatea aquí para que sea legible. ``` aws comprehend start-document-classification-job \ --job-name exampleclassificationjob \ --input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket-INPUT/jobdata/" \ --output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \ --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \ --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/12 ``` Contenido de `SampleSMStext1.txt`: ``` "CONGRATULATIONS! TXT 2155550100 to win $5000" ``` Contenido de `SampleSMStext2.txt`: ``` "Hi, when do you want me to pick you up from practice?" ``` Contenido de `SampleSMStext3.txt`: ``` "Plz send bank account # to 2155550100 to claim prize!!" ``` Salida: ``` { "JobId": "e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE", "JobStatus": "SUBMITTED" } ``` Contenido de `predictions.jsonl`: ``` {"File": "SampleSMSText1.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "spam", "Score": 0.9999}, {"Name": "ham", "Score": 0.0001}]} {"File": "SampleSMStext2.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "ham", "Score": 0.9994}, {"Name": "spam", "Score": 0.0006}]} {"File": "SampleSMSText3.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "spam", "Score": 0.9999}, {"Name": "ham", "Score": 0.0001}]} ``` Para obtener más información, consulte [Clasificación personalizada](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) en la *Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend*. + Para obtener más información sobre la API, consulte [StartDocumentClassificationJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-document-classification-job.html)la *Referencia de AWS CLI comandos*. ------ #### [ Python ] **SDK para Python (Boto3)** Hay más información al respecto GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples). ``` class ComprehendClassifier: """Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier.""" def __init__(self, comprehend_client): """ :param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client. """ self.comprehend_client = comprehend_client self.classifier_arn = None def start_job( self, job_name, input_bucket, input_key, input_format, output_bucket, output_key, data_access_role_arn, ): """ Starts a classification job. The classifier must be trained or the job will fail. Input is read from the specified Amazon S3 input bucket and written to the specified output bucket. Output data is stored in a tar archive compressed in gzip format. The job runs asynchronously, so you can call `describe_document_classification_job` to get job status until it returns a status of SUCCEEDED. :param job_name: The name of the job. :param input_bucket: The Amazon S3 bucket that contains input data. :param input_key: The prefix used to find input data in the input bucket. If multiple objects have the same prefix, all of them are used. :param input_format: The format of the input data, either one document per file or one document per line. :param output_bucket: The Amazon S3 bucket where output data is written. :param output_key: The prefix prepended to the output data. :param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that grants Comprehend permission to read from the input bucket and write to the output bucket. :return: Information about the job, including the job ID. """ try: response = self.comprehend_client.start_document_classification_job( DocumentClassifierArn=self.classifier_arn, JobName=job_name, InputDataConfig={ "S3Uri": f"s3://{input_bucket}/{input_key}", "InputFormat": input_format.value, }, OutputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{output_bucket}/{output_key}"}, DataAccessRoleArn=data_access_role_arn, ) logger.info( "Document classification job %s is %s.", job_name, response["JobStatus"] ) except ClientError: logger.exception("Couldn't start classification job %s.", job_name) raise else: return response ``` + Para obtener más información sobre la API, consulta [StartDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/StartDocumentClassificationJob)la *AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3*). ------ #### [ SAP ABAP ] **SDK para SAP ABAP** Hay más información al respecto. GitHub Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el [Repositorio de ejemplos de código de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples). ``` TRY. oo_result = lo_cpd->startdocclassificationjob( iv_jobname = iv_job_name iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdinputdataconfig( iv_s3uri = iv_input_s3_uri iv_inputformat = iv_input_format ) io_outputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdoutputdataconfig( iv_s3uri = iv_output_s3_uri ) iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn ). MESSAGE 'Document classification job started.' TYPE 'I'. CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex. MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex. MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex. MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdresourceunavailex. MESSAGE 'Resource unavailable.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdkmskeyvalidationex. MESSAGE 'KMS key validation error.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex. MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex. MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex. MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'. ENDTRY. ``` + Para obtener más información sobre la API, consulte [StartDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)la *referencia sobre la API ABAP del AWS SDK para SAP*. ------