Análisis en tiempo real para una clasificación personalizada (API)

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.

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Puede utilizar la API Amazon Comprehend para ejecutar clasificaciones en tiempo real con un modelo personalizado. En primer lugar, debe crear un punto de conexión para llevar a cabo el análisis en tiempo real. Tras crear el punto de conexión, ejecute la clasificación en tiempo real.

Los ejemplos de esta sección utilizan formatos de comandos para Unix, Linux y macOS. Para Windows, sustituya la barra diagonal invertida (\) utilizada como carácter de continuación de Unix al final de cada línea por el signo de intercalación (^).

Para obtener información sobre el aprovisionamiento, el rendimiento de los puntos de conexión y los costes asociados, consulte Uso de puntos de conexión de Amazon Comprehend.

Creación de un punto de conexión para una clasificación personalizada

El siguiente ejemplo muestra la operación CreateEndpointde la API con. AWS CLI

aws comprehend create-endpoint \
    --desired-inference-units number of inference units \
    --endpoint-name endpoint name \
    --model-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:model/example \
    --tags Key=My1stTag,Value=Value1

Amazon Comprehend responde con lo siguiente:

{
   "EndpointArn": "Arn"
}

Ejecución de clasificación personalizada en tiempo real

Después de crear un punto final para su modelo de clasificación personalizado, utilice el punto final para ejecutar la operación de la ClassifyDocumentAPI. Puede introducir texto utilizando el parámetro text o bytes. Introduzca los demás tipos de entrada mediante el parámetro bytes.

En el caso de los archivos de imagen y los archivos PDF, puede utilizar el parámetro DocumentReaderConfig para anular las acciones de extracción de texto predeterminadas. Para obtener más información, consulte Configuración de las opciones de extracción de texto

Para obtener los mejores resultados, haga coincidir el tipo de entrada con el tipo de modelo del clasificador. La respuesta de la API incluye un mensaje de advertencia si envía un documento nativo a un modelo de texto sin formato o un archivo de texto sin formato a un modelo de documento nativo. Para obtener más información, consulte Modelos de clasificación de entrenamiento.

Usando el AWS Command Line Interface

Los siguientes ejemplos muestran cómo utilizar el comando de la CLI clasify-document.

Clasifique el texto utilizando el AWS CLI

El siguiente ejemplo ejecuta la clasificación en tiempo real de un bloque de texto.

aws comprehend classify-document \
     --endpoint-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:endpoint/endpoint name \
     --text 'From the Tuesday, April 16th, 1912 edition of The Guardian newspaper: The maiden voyage of the White Star liner Titanic, 
     the largest ship ever launched ended in disaster. The Titanic started her trip from Southampton for New York on Wednesday. Late 
     on Sunday night she struck an iceberg off the Grand Banks of Newfoundland. By wireless telegraphy she sent out signals of distress, 
     and several liners were near enough to catch and respond to the call.'
 

Amazon Comprehend responde con lo siguiente:

{
    "Classes": [ 
       { 
          "Name": "string",
          "Score": 0.9793661236763
       }
    ]
 }

Clasifique un documento semiestructurado mediante el AWS CLI

Para analizar la clasificación personalizada de un archivo PDF, Word o imagen, ejecute el comando classify-document con el archivo de entrada en el parámetro bytes.

En el siguiente ejemplo, se utiliza una imagen como archivo de entrada. Utiliza la opción fileb para codificar en base 64 los bytes del archivo de imagen. Para obtener más información, consulte Objetos binarios grandes en la Guía del AWS Command Line Interface usuario.

En este ejemplo, también se incluye un archivo JSON denominado config.json, destinado a configurar las opciones de extracción de texto.

$ aws comprehend classify-document \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --bytes fileb://image1.jpg   \
> --document-reader-config file://config.json   
        

El archivo config.json contiene la salida siguiente.

 {
    "DocumentReadMode": "FORCE_DOCUMENT_READ_ACTION",
    "DocumentReadAction": "TEXTRACT_DETECT_DOCUMENT_TEXT"    
 }          
        

Amazon Comprehend responde con lo siguiente:

{
    "Classes": [ 
       { 
          "Name": "string",
          "Score": 0.9793661236763
       }
    ]
 }

Para obtener más información, consulte la ClassifyDocumentreferencia de la API de Amazon Comprehend.