Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Analisis real-time menggunakan API
Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan Amazon Comprehend API untuk analisis real-time, AWS CLI menggunakan, dan untuk .NET, Java, AWS SDKs dan Python. Gunakan contoh untuk mempelajari tentang operasi sinkron Amazon Comprehend dan sebagai blok bangunan untuk aplikasi Anda sendiri.
Contoh NET tersebut pada bagian ini menggunakan [AWS SDK untuk .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html). Anda dapat menggunakan [AWS Toolkit for Visual Studio](https://docs.aws.amazon.com/AWSToolkitVS/latest/UserGuide/welcome.html)untuk mengembangkan AWS aplikasi menggunakan .NET. Ini termasuk template yang bermanfaat dan AWS Explorer untuk menyebarkan aplikasi dan mengelola layanan. Untuk perspektif pengembang.NET AWS, lihat [AWS panduan untuk pengembang.NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html).
**Topics**
+ [Mendeteksi bahasa yang dominan](#get-started-api-dominant-language)
+ [Mendeteksi entitas bernama](#get-started-api-entities)
+ [Mendeteksi frase kunci](#get-started-api-key-phrases)
+ [Menentukan sentimen](#get-started-api-sentiment)
+ [Analisis real-time untuk sentimen yang ditargetkan](#get-started-api-targeted-sentiment)
+ [Mendeteksi sintaks](#get-started-api-syntax)
+ [Batch waktu nyata APIs](#get-started-batch)
## Mendeteksi bahasa yang dominan
Untuk menentukan bahasa dominan yang digunakan dalam teks, gunakan [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectDominantLanguage.html)operasi. Untuk mendeteksi bahasa dominan hingga 25 dokumen dalam satu batch, gunakan [BatchDetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectDominantLanguage.html)operasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Batch waktu nyata APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Menggunakan AWS Command Line Interface](#get-started-api-dominant-language-cli)
+ [Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET](#get-started-api-dominant-language-java)
### Menggunakan AWS Command Line Interface
Contoh berikut menunjukkan penggunaan `DetectDominantLanguage` operasi dengan. AWS CLI
Contoh diformat untuk Unix, Linux, dan macOS. Untuk Windows, ganti karakter kelanjutan backslash (\$1) Unix di akhir setiap baris dengan tanda sisipan (^).
```
aws comprehend detect-dominant-language \
--region region \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend merespons dengan yang berikut:
```
{
"Languages": [
{
"LanguageCode": "en",
"Score": 0.9793661236763
}
]
}
```
### Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET
Untuk contoh SDK tentang cara menentukan bahasa dominan, lihat[Gunakan `DetectDominantLanguage` dengan AWS SDK atau CLI](example_comprehend_DetectDominantLanguage_section.md).
## Mendeteksi entitas bernama
Untuk menentukan entitas bernama dalam dokumen, gunakan [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectEntities.html)operasi. Untuk mendeteksi entitas hingga 25 dokumen dalam satu batch, gunakan [BatchDetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntities.html)operasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Batch waktu nyata APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Menggunakan AWS Command Line Interface](#get-started-api-entities-cli)
+ [Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET](#get-started-api-entities-java)
### Menggunakan AWS Command Line Interface
Contoh berikut menunjukkan penggunaan `DetectEntities` operasi menggunakan. AWS CLI Anda harus menentukan bahasa teks input.
Contoh diformat untuk Unix, Linux, dan macOS. Untuk Windows, ganti karakter kelanjutan backslash (\$1) Unix di akhir setiap baris dengan tanda sisipan (^).
```
aws comprehend detect-entities \
--region region \
--language-code "en" \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend merespons dengan yang berikut:
```
{
"Entities": [
{
"Text": "today",
"Score": 0.97,
"Type": "DATE",
"BeginOffset": 14,
"EndOffset": 19
},
{
"Text": "Seattle",
"Score": 0.95,
"Type": "LOCATION",
"BeginOffset": 23,
"EndOffset": 30
}
],
"LanguageCode": "en"
}
```
### Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET
Untuk contoh SDK tentang cara menentukan bahasa dominan, lihat[Gunakan `DetectEntities` dengan AWS SDK atau CLI](example_comprehend_DetectEntities_section.md).
## Mendeteksi frase kunci
Untuk menentukan frasa kata benda kunci yang digunakan dalam teks, gunakan [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectKeyPhrases.html)operasi. Untuk mendeteksi frasa kata benda kunci hingga 25 dokumen dalam satu batch, gunakan [BatchDetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectKeyPhrases.html)operasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Batch waktu nyata APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Menggunakan AWS Command Line Interface](#get-started-api-key-phrases-cli)
+ [Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET](#get-started-api-key-phrases-java)
### Menggunakan AWS Command Line Interface
Contoh berikut menunjukkan penggunaan `DetectKeyPhrases` operasi dengan. AWS CLI Anda harus menentukan bahasa teks input.
Contoh diformat untuk Unix, Linux, dan macOS. Untuk Windows, ganti karakter kelanjutan backslash (\$1) Unix di akhir setiap baris dengan tanda sisipan (^).
```
aws comprehend detect-key-phrases \
--region region \
--language-code "en" \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend merespons dengan yang berikut:
```
{
"LanguageCode": "en",
"KeyPhrases": [
{
"Text": "today",
"Score": 0.89,
"BeginOffset": 14,
"EndOffset": 19
},
{
"Text": "Seattle",
"Score": 0.91,
"BeginOffset": 23,
"EndOffset": 30
}
]
}
```
### Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET
Untuk contoh SDK yang mendeteksi frasa kunci, lihat[Gunakan `DetectKeyPhrases` dengan AWS SDK atau CLI](example_comprehend_DetectKeyPhrases_section.md).
## Menentukan sentimen
Amazon Comprehend menyediakan operasi API berikut untuk menganalisis sentimen:
+ [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectSentiment.html)— Menentukan sentimen emosional keseluruhan dari sebuah dokumen.
+ [BatchDetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectSentiment.html)— Tentukan sentimen keseluruhan hingga 25 dokumen dalam satu batch. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Batch waktu nyata APIs](#get-started-batch)
+ [StartSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartSentimentDetectionJob.html)— Memulai pekerjaan deteksi sentimen asinkron untuk kumpulan dokumen.
+ [ListSentimentDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListSentimentDetectionJobs.html)— Mengembalikan daftar pekerjaan deteksi sentimen yang telah Anda kirimkan.
+ [DescribeSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeSentimentDetectionJob.html)— Mendapat properti (termasuk status) yang terkait dengan pekerjaan deteksi sentimen yang ditentukan.
+ [StopSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StopSentimentDetectionJob.html)— Menghentikan pekerjaan sentimen dalam proses yang ditentukan.
**Topics**
+ [Menggunakan AWS Command Line Interface](#get-started-api-sentiment-cli)
+ [Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET](#get-started-api-sentiment-java)
### Menggunakan AWS Command Line Interface
Contoh berikut menunjukkan penggunaan `DetectSentiment` operasi dengan. AWS CLI Contoh ini menentukan bahasa teks masukan.
Contoh diformat untuk Unix, Linux, dan macOS. Untuk Windows, ganti karakter kelanjutan backslash (\$1) Unix di akhir setiap baris dengan tanda sisipan (^).
```
aws comprehend detect-sentiment \
--region region \
--language-code "en" \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend merespons dengan yang berikut:
```
{
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.014585512690246105,
"Positive": 0.31592071056365967,
"Neutral": 0.5985543131828308,
"Negative": 0.07093945890665054
},
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LanguageCode": "en"
}
```
### Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET
Untuk contoh SDK yang menentukan sentimen teks masukan, lihat. [Gunakan `DetectSentiment` dengan AWS SDK atau CLI](example_comprehend_DetectSentiment_section.md)
## Analisis real-time untuk sentimen yang ditargetkan
Amazon Comprehend menyediakan operasi API berikut untuk analisis sentimen real-time yang ditargetkan:
+ [DetectTargetedSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectTargetedSentiment.html)— Menganalisis sentimen entitas yang disebutkan dalam dokumen.
+ [BatchDetectTargetedSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectTargetedSentiment.html)— Menganalisis sentimen yang ditargetkan hingga 25 dokumen dalam satu batch. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Batch waktu nyata APIs](#get-started-batch)
Jika teks yang Anda analisis tidak menyertakan sentimen yang ditargetkan[Jenis entitas](how-targeted-sentiment.md#how-targeted-sentiment-entities), API akan mengembalikan array Entitas kosong.
### Menggunakan AWS Command Line Interface
Contoh berikut menunjukkan penggunaan `DetectTargetedSentiment` operasi dengan. AWS CLI Contoh ini menentukan bahasa teks masukan.
Contoh diformat untuk Unix, Linux, dan macOS. Untuk Windows, ganti karakter kelanjutan backslash (\$1) Unix di akhir setiap baris dengan tanda sisipan (^).
```
aws comprehend detect-targeted-sentiment \
--region region \
--language-code "en" \
--text "The burger was cooked perfectly but it was cold. The service was OK."
```
Amazon Comprehend merespons dengan yang berikut:
```
{
"Entities": [
{
"DescriptiveMentionIndex": [
0
],
"Mentions": [
{
"BeginOffset": 4,
"EndOffset": 10,
"Score": 1,
"GroupScore": 1,
"Text": "burger",
"Type": "OTHER",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "POSITIVE",
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.001515,
"Negative": 0.000822,
"Neutral": 0.000243,
"Positive": 0.99742
}
}
},
{
"BeginOffset": 36,
"EndOffset": 38,
"Score": 0.999843,
"GroupScore": 0.999661,
"Text": "it",
"Type": "OTHER",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "NEGATIVE",
"SentimentScore": {
"Mixed": 0,
"Negative": 0.999996,
"Neutral": 0.000004,
"Positive": 0
}
}
}
]
},
{
"DescriptiveMentionIndex": [
0
],
"Mentions": [
{
"BeginOffset": 53,
"EndOffset": 60,
"Score": 1,
"GroupScore": 1,
"Text": "service",
"Type": "ATTRIBUTE",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "NEUTRAL",
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.000033,
"Negative": 0.000089,
"Neutral": 0.993325,
"Positive": 0.006553
}
}
}
]
}
]
}
```
## Mendeteksi sintaks
Untuk mengurai teks untuk mengekstrak kata-kata individual dan menentukan bagian-bagian ucapan untuk setiap kata, gunakan [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectSyntax.html)operasi. Untuk mengurai sintaks hingga 25 dokumen dalam satu batch, gunakan operasi. [BatchDetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectSyntax.html) Untuk informasi selengkapnya, lihat [Batch waktu nyata APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Menggunakan AWS Command Line Interface.](#get-started-api-syntax-cli)
+ [Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET](#get-started-api-syntax-java)
### Menggunakan AWS Command Line Interface.
Contoh berikut menunjukkan penggunaan `DetectSyntax` operasi dengan. AWS CLI Contoh ini menentukan bahasa teks masukan.
Contoh diformat untuk Unix, Linux, dan macOS. Untuk Windows, ganti karakter kelanjutan backslash (\$1) Unix di akhir setiap baris dengan tanda sisipan (^).
```
aws comprehend detect-syntax \
--region region \
--language-code "en" \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend merespons dengan yang berikut:
```
{
"SyntaxTokens": [
{
"Text": "It",
"EndOffset": 2,
"BeginOffset": 0,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PRON",
"Score": 0.8389829397201538
},
"TokenId": 1
},
{
"Text": "is",
"EndOffset": 5,
"BeginOffset": 3,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "AUX",
"Score": 0.9189288020133972
},
"TokenId": 2
},
{
"Text": "raining",
"EndOffset": 13,
"BeginOffset": 6,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "VERB",
"Score": 0.9977611303329468
},
"TokenId": 3
},
{
"Text": "today",
"EndOffset": 19,
"BeginOffset": 14,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "NOUN",
"Score": 0.9993606209754944
},
"TokenId": 4
},
{
"Text": "in",
"EndOffset": 22,
"BeginOffset": 20,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "ADP",
"Score": 0.9999061822891235
},
"TokenId": 5
},
{
"Text": "Seattle",
"EndOffset": 30,
"BeginOffset": 23,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PROPN",
"Score": 0.9940338730812073
},
"TokenId": 6
},
{
"Text": ".",
"EndOffset": 31,
"BeginOffset": 30,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PUNCT",
"Score": 0.9999997615814209
},
"TokenId": 7
}
]
}
```
### Menggunakan AWS SDK untuk Java, SDK untuk Python, atau SDK untuk .NET
Untuk contoh SDK yang mendeteksi sintaks teks input, lihat. [Gunakan `DetectSyntax` dengan AWS SDK atau CLI](example_comprehend_DetectSyntax_section.md)
## Batch waktu nyata APIs
Untuk mengirim batch hingga 25 dokumen, Anda dapat menggunakan operasi batch real-time Amazon Comprehend. Memanggil operasi batch identik dengan memanggil dokumen tunggal APIs untuk setiap dokumen dalam permintaan. Menggunakan batch APIs dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik untuk aplikasi Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Beberapa dokumen pemrosesan sinkron](concepts-processing-modes.md#how-batch).
**Topics**
+ [Pemrosesan Batch dengan AWS CLI](#batch-cli)
+ [Pemrosesan Batch dengan AWS SDK untuk .NET](#batch-csharp)
### Pemrosesan Batch dengan AWS CLI
Contoh-contoh ini menunjukkan cara menggunakan operasi API batch menggunakan AWS Command Line Interface. Semua operasi kecuali `BatchDetectDominantLanguage` menggunakan file JSON berikut yang disebut `process.json` sebagai input. Untuk operasi itu `LanguageCode` entitas tidak termasuk.
Dokumen ketiga dalam file JSON (`"$$$$$$$$"`) akan menyebabkan kesalahan selama pemrosesan batch. Ini disertakan sehingga operasi akan termasuk [BatchItemError](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchItemError.html)dalam respons.
```
{
"LanguageCode": "en",
"TextList": [
"I have been living in Seattle for almost 4 years",
"It is raining today in Seattle",
"$$$$$$$$"
]
}
```
Contohnya diformat untuk Unix, Linux, dan macOS. Untuk Windows, ganti karakter kelanjutan backslash (\$1) Unix di akhir setiap baris dengan tanda sisipan (^).
**Topics**
+ [Mendeteksi bahasa dominan menggunakan batch (AWS CLI)](#batch-dominant-language)
+ [Mendeteksi entitas menggunakan batch (AWS CLI)](#batch-entities)
+ [Mendeteksi frase kunci menggunakan batch (AWS CLI)](#batch-key-phrase)
+ [Mendeteksi sentimen menggunakan batch ()AWS CLI](#batch-sentiment)
#### Mendeteksi bahasa dominan menggunakan batch (AWS CLI)
[BatchDetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectDominantLanguage.html)Operasi menentukan bahasa dominan dari setiap dokumen dalam satu batch. Untuk daftar bahasa yang Amazon Comprehend dapat mendeteksi, lihat. [Bahasa yang dominan](how-languages.md) AWS CLI Perintah berikut memanggil `BatchDetectDominantLanguage` operasi.
```
aws comprehend batch-detect-dominant-language \
--endpoint endpoint \
--region region \
--cli-input-json file://path to input file/process.json
```
Berikut ini adalah respon dari `BatchDetectDominantLanguage` operasi:
```
{
"ResultList": [
{
"Index": 0,
"Languages":[
{
"LanguageCode":"en",
"Score": 0.99
}
]
},
{
"Index": 1
"Languages":[
{
"LanguageCode":"en",
"Score": 0.82
}
]
}
],
"ErrorList": [
{
"Index": 2,
"ErrorCode": "InternalServerException",
"ErrorMessage": "Unexpected Server Error. Please try again."
}
]
}
```
#### Mendeteksi entitas menggunakan batch (AWS CLI)
Gunakan [BatchDetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntities.html)operasi untuk menemukan entitas yang ada dalam kumpulan dokumen. Untuk informasi selengkapnya tentang entitas, lihat[Entitas](how-entities.md). AWS CLI Perintah berikut memanggil `BatchDetectEntities` operasi.
```
aws comprehend batch-detect-entities \
--endpoint endpoint \
--region region \
--cli-input-json file://path to input file/process.json
```
#### Mendeteksi frase kunci menggunakan batch (AWS CLI)
[BatchDetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectKeyPhrases.html)Operasi mengembalikan frase kata benda kunci dalam batch dokumen. AWS CLI Perintah berikut memanggil `BatchDetectKeyNounPhrases` operasi.
```
aws comprehend batch-detect-key-phrases
--endpoint endpoint
--region region
--cli-input-json file://path to input file/process.json
```
#### Mendeteksi sentimen menggunakan batch ()AWS CLI
Mendeteksi sentimen keseluruhan dari sekumpulan dokumen menggunakan [BatchDetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectSentiment.html)operasi. AWS CLI Perintah berikut memanggil `BatchDetectSentiment` operasi.
```
aws comprehend batch-detect-sentiment \
--endpoint endpoint \
--region region \
--cli-input-json file://path to input file/process.json
```
### Pemrosesan Batch dengan AWS SDK untuk .NET
Contoh program berikut menunjukkan bagaimana menggunakan [BatchDetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntities.html)operasi dengan SDK untuk .NET. Respons dari server berisi [BatchDetectEntitiesItemResult](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntitiesItemResult.html)objek untuk setiap dokumen yang berhasil diproses. Jika ada kesalahan saat memproses dokumen, akan ada catatan dalam daftar kesalahan dalam respons. Contoh mendapatkan setiap dokumen dengan kesalahan dan mengirimkannya kembali.
Contoh .NET di bagian ini menggunakan [AWS SDK untuk .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html). Anda dapat menggunakan [AWS Toolkit for Visual Studio](https://docs.aws.amazon.com/AWSToolkitVS/latest/UserGuide/welcome.html)untuk mengembangkan AWS aplikasi menggunakan .NET. Ini termasuk template yang bermanfaat dan AWS Explorer untuk menyebarkan aplikasi dan mengelola layanan. Untuk perspektif pengembang.NET AWS, lihat [AWS panduan untuk pengembang.NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html).
```
using System;
using System.Collections.Generic;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
namespace Comprehend
{
class Program
{
// Helper method for printing properties
static private void PrintEntity(Entity entity)
{
Console.WriteLine(" Text: {0}, Type: {1}, Score: {2}, BeginOffset: {3} EndOffset: {4}",
entity.Text, entity.Type, entity.Score, entity.BeginOffset, entity.EndOffset);
}
static void Main(string[] args)
{
AmazonComprehendClient comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
List textList = new List()
{
{ "I love Seattle" },
{ "Today is Sunday" },
{ "Tomorrow is Monday" },
{ "I love Seattle" }
};
// Call detectEntities API
Console.WriteLine("Calling BatchDetectEntities");
BatchDetectEntitiesRequest batchDetectEntitiesRequest = new BatchDetectEntitiesRequest()
{
TextList = textList,
LanguageCode = "en"
};
BatchDetectEntitiesResponse batchDetectEntitiesResponse = comprehendClient.BatchDetectEntities(batchDetectEntitiesRequest);
foreach (BatchDetectEntitiesItemResult item in batchDetectEntitiesResponse.ResultList)
{
Console.WriteLine("Entities in {0}:", textList[item.Index]);
foreach (Entity entity in item.Entities)
PrintEntity(entity);
}
// check if we need to retry failed requests
if (batchDetectEntitiesResponse.ErrorList.Count != 0)
{
Console.WriteLine("Retrying Failed Requests");
List textToRetry = new List();
foreach(BatchItemError errorItem in batchDetectEntitiesResponse.ErrorList)
textToRetry.Add(textList[errorItem.Index]);
batchDetectEntitiesRequest = new BatchDetectEntitiesRequest()
{
TextList = textToRetry,
LanguageCode = "en"
};
batchDetectEntitiesResponse = comprehendClient.BatchDetectEntities(batchDetectEntitiesRequest);
foreach(BatchDetectEntitiesItemResult item in batchDetectEntitiesResponse.ResultList)
{
Console.WriteLine("Entities in {0}:", textList[item.Index]);
foreach (Entity entity in item.Entities)
PrintEntity(entity);
}
}
Console.WriteLine("End of DetectEntities");
}
}
}
```