À utiliser ListDocumentClassifiers avec un AWS SDK ou CLI - Exemples de code de l'AWS SDK

D'autres AWS SDK exemples sont disponibles dans le GitHub dépôt AWS Doc SDK Examples.

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

À utiliser ListDocumentClassifiers avec un AWS SDK ou CLI

Les exemples de code suivants montrent comment utiliserListDocumentClassifiers.

Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans l’exemple de code suivant :

CLI
AWS CLI

Pour afficher la liste de tous les classificateurs de documents

L'list-document-classifiersexemple suivant répertorie tous les modèles de classificateur de documents entraînés et en cours de formation.

aws comprehend list-document-classifiers

Sortie :

{ "DocumentClassifierPropertiesList": [ { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINED", "SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00", "EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00", "TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00", "TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata" }, "OutputDataConfig": {}, "ClassifierMetadata": { "NumberOfLabels": 3, "NumberOfTrainedDocuments": 5016, "NumberOfTestDocuments": 557, "EvaluationMetrics": { "Accuracy": 0.9856, "Precision": 0.9919, "Recall": 0.9459, "F1Score": 0.9673, "MicroPrecision": 0.9856, "MicroRecall": 0.9856, "MicroF1Score": 0.9856, "HammingLoss": 0.0144 } }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle", "Mode": "MULTI_CLASS" }, { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINING", "SubmitTime": "2023-06-13T21:20:28.690000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata" }, "OutputDataConfig": {}, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle", "Mode": "MULTI_CLASS" } ] }

Pour plus d'informations, consultez la section Création et gestion de modèles personnalisés dans le manuel Amazon Comprehend Developer Guide.

Python
SDKpour Python (Boto3)
Note

Il y en a plus sur GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS.

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 list(self): """ Lists custom classifiers for the current account. :return: The list of classifiers. """ try: response = self.comprehend_client.list_document_classifiers() classifiers = response["DocumentClassifierPropertiesList"] logger.info("Got %s classifiers.", len(classifiers)) except ClientError: logger.exception( "Couldn't get classifiers.", ) raise else: return classifiers
  • Pour API plus de détails, reportez-vous ListDocumentClassifiersà la section AWS SDKpour Python (Boto3) Reference. API