Expurgation des PII (données d’identification personnelle) dans votre tâche par lots

Cet exemple utilise la start-transcription-jobcommande et le content-redaction paramètre. Pour plus d’informations, consultez StartTranscriptionJob et 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 

Voici un autre exemple d'utilisation de start-transcription-jobcette méthode, et le corps de la demande expurge les informations personnelles pour cette tâche.

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

Le fichier my-first-redaction-job.json contient le corps de requête suivant.

{
  "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"	
      ]
  }
}

Cet exemple utilise le AWS SDK for Python (Boto3) pour supprimer du contenu à l'aide de l'ContentRedactionargument de la méthode start_transcription_job. Pour plus d’informations, consultez StartTranscriptionJob et ContentRedaction.

Pour d'autres exemples d'utilisation AWS des SDK, notamment des exemples spécifiques aux fonctionnalités, des scénarios et des exemples multiservices, reportez-vous au chapitre. Exemples de code pour Amazon Transcribe à l'aide de kits de développement logiciel AWS

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)