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.
Sorties pour une analyse en temps réel
Sorties pour entrées de texte
Si vous saisissez du texte à l'aide du Text
paramètre, la sortie consiste en un tableau d'entités détectées par l'analyse. L'exemple suivant montre une analyse qui a détecté deux entités JUDGE.
{ "Entities": [ { "BeginOffset": 0, "EndOffset": 22, "Score": 0.9763959646224976, "Text": "John Johnson", "Type": "JUDGE" }, { "BeginOffset": 11, "EndOffset": 15, "Score": 0.9615424871444702, "Text": "Thomas Kincaid", "Type": "JUDGE" } ] }
Sorties pour entrées semi-structurées
Pour un document d'entrée semi-structuré ou un fichier texte, la sortie peut inclure les champs supplémentaires suivants :
DocumentMetadata — Informations d'extraction relatives au document. Les métadonnées incluent une liste de pages du document, avec le nombre de caractères extraits de chaque page. Ce champ est présent dans la réponse si la demande inclut le
Byte
paramètre.DocumentType — Type de document pour chaque page du document d'entrée. Ce champ est présent dans la réponse à une demande incluant le
Byte
paramètre.Blocs : informations relatives à chaque bloc de texte du document d'entrée. Les blocs sont imbriqués. Un bloc de page contient un bloc pour chaque ligne de texte, qui contient un bloc pour chaque mot. Ce champ est présent dans la réponse à une demande incluant le
Byte
paramètre.BlockReferences — Une référence à chaque bloc pour cette entité. Ce champ est présent dans la réponse à une demande incluant le
Byte
paramètre. Le champ n'est pas présent pour les fichiers texte.Erreurs : erreurs au niveau de la page détectées par le système lors du traitement du document d'entrée. Le champ est vide si le système n'a détecté aucune erreur.
Pour obtenir une description de ces champs de sortie, consultez le DetectEntitiesmanuel Amazon Comprehend API Reference. Pour plus d'informations sur les éléments de mise en page, consultez les objets d'analyse Amazon Textract dans le manuel Amazon Textract Developer Guide.
L'exemple suivant montre le résultat d'un document d'entrée PDF numérisé d'une page.
{ "Entities": [{ "Score": 0.9984670877456665, "Type": "DATE-TIME", "Text": "September 4,", "BlockReferences": [{ "BlockId": "42dcaaee-c484-4b5d-9e3f-ae0be928b3e1", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 12, "ChildBlocks": [{ "ChildBlockId": "6e9cbb43-f8be-4da0-9a4b-ff9a6c350a14", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 9 }, { "ChildBlockId": "599e0d53-ae9f-491b-a762-459b22c79ff5", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 2 }, { "ChildBlockId": "599e0d53-ae9f-491b-a762-459b22c79ff5", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 2 } ] }] }], "DocumentMetadata": { "Pages": 1, "ExtractedCharacters": [{ "Page": 1, "Count": 609 }] }, "DocumentType": [{ "Page": 1, "Type": "SCANNED_PDF" }], "Blocks": [{ "Id": "ee82edf3-28de-4d63-8883-40e2e4938ccb", "BlockType": "LINE", "Text": "Your Band", "Page": 1, "Geometry": { "BoundingBox": { "Height": 0.024125460535287857, "Left": 0.11745482683181763, "Top": 0.06821706146001816, "Width": 0.12074867635965347 }, "Polygon": [{ "X": 0.11745482683181763, "Y": 0.06821706146001816 }, { "X": 0.2382034957408905, "Y": 0.06821706146001816 }, { "X": 0.2382034957408905, "Y": 0.09234252572059631 }, { "X": 0.11745482683181763, "Y": 0.09234252572059631 } ] }, "Relationships": [{ "Ids": [ "b105c561-c8d9-485a-a728-7a5b1a308935", "60ecb119-3173-4de2-8c5d-de182a5f86a5" ], "Type": "CHILD" }] }] }
L'exemple suivant montre le résultat pour l'analyse d'un document PDF natif.
Exemple de résultat d'une analyse de reconnaissance d'entités personnalisée d'un document PDF
{ "Blocks": [ { "BlockType": "LINE", "Geometry": { "BoundingBox": { "Height": 0.012575757575757575, "Left": 0.0, "Top": 0.0015063131313131314, "Width": 0.02262091503267974 }, "Polygon": [ { "X": 0.0, "Y": 0.0015063131313131314 }, { "X": 0.02262091503267974, "Y": 0.0015063131313131314 }, { "X": 0.02262091503267974, "Y": 0.014082070707070706 }, { "X": 0.0, "Y": 0.014082070707070706 } ] }, "Id": "4330efed-6334-4fc4-ba48-e050afa95c8d", "Page": 1, "Relationships": [ { "ids": [ "f343ce48-583d-4abe-b84b-a232e266450f" ], "type": "CHILD" } ], "Text": "S-3" }, { "BlockType": "WORD", "Geometry": { "BoundingBox": { "Height": 0.012575757575757575, "Left": 0.0, "Top": 0.0015063131313131314, "Width": 0.02262091503267974 }, "Polygon": [ { "X": 0.0, "Y": 0.0015063131313131314 }, { "X": 0.02262091503267974, "Y": 0.0015063131313131314 }, { "X": 0.02262091503267974, "Y": 0.014082070707070706 }, { "X": 0.0, "Y": 0.014082070707070706 } ] }, "Id": "f343ce48-583d-4abe-b84b-a232e266450f", "Page": 1, "Relationships": [], "Text": "S-3" } ], "DocumentMetadata": { "PageNumber": 1, "Pages": 1 }, "DocumentType": "NativePDF", "Entities": [ { "BlockReferences": [ { "BeginOffset": 25, "BlockId": "4330efed-6334-4fc4-ba48-e050afa95c8d", "ChildBlocks": [ { "BeginOffset": 1, "ChildBlockId": "cbba5534-ac69-4bc4-beef-306c659f70a6", "EndOffset": 6 } ], "EndOffset": 30 } ], "Score": 0.9998825926329088, "Text": "0.001", "Type": "OFFERING_PRICE" }, { "BlockReferences": [ { "BeginOffset": 41, "BlockId": "f343ce48-583d-4abe-b84b-a232e266450f", "ChildBlocks": [ { "BeginOffset": 0, "ChildBlockId": "292a2e26-21f0-401b-a2bf-03aa4c47f787", "EndOffset": 9 } ], "EndOffset": 50 } ], "Score": 0.9809727537330395, "Text": "6,097,560", "Type": "OFFERED_SHARES" } ], "File": "example.pdf", "Version": "2021-04-30" }