Sono disponibili altri esempi AWS SDK nel repository [AWS Doc SDK](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) Examples. GitHub
Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# Esempi di base per l'utilizzo di Amazon Comprehend AWS SDKs
I seguenti esempi di codice mostrano come utilizzare le nozioni di base di Amazon AWS SDKs Comprehend con.
**Contents**
+ [Azioni](comprehend_code_examples_actions.md)
+ [`CreateDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_CreateDocumentClassifier_section.md)
+ [`DeleteDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DeleteDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeTopicsDetectionJob_section.md)
+ [`DetectDominantLanguage`](comprehend_example_comprehend_DetectDominantLanguage_section.md)
+ [`DetectEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectEntities_section.md)
+ [`DetectKeyPhrases`](comprehend_example_comprehend_DetectKeyPhrases_section.md)
+ [`DetectPiiEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectPiiEntities_section.md)
+ [`DetectSentiment`](comprehend_example_comprehend_DetectSentiment_section.md)
+ [`DetectSyntax`](comprehend_example_comprehend_DetectSyntax_section.md)
+ [`ListDocumentClassificationJobs`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassificationJobs_section.md)
+ [`ListDocumentClassifiers`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassifiers_section.md)
+ [`ListTopicsDetectionJobs`](comprehend_example_comprehend_ListTopicsDetectionJobs_section.md)
+ [`StartDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_StartDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`StartTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_StartTopicsDetectionJob_section.md)
# Azioni per l'utilizzo di Amazon Comprehend AWS SDKs
I seguenti esempi di codice mostrano come eseguire singole azioni Amazon Comprehend con. AWS SDKs Ogni esempio include un collegamento a GitHub, dove puoi trovare le istruzioni per configurare ed eseguire il codice.
Questi estratti chiamano l’API Amazon Comprehend e sono estratti di codice di programmi più grandi che devono essere eseguiti in modo contestuale. È possibile visualizzare le azioni nel contesto in [Scenari per l'utilizzo di Amazon Comprehend AWS SDKs](comprehend_code_examples_scenarios.md).
Gli esempi seguenti includono solo le azioni più comunemente utilizzate. Per un elenco completo, consulta la [documentazione di riferimento dell’API Amazon Comprehend](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/welcome.html).
**Topics**
+ [`CreateDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_CreateDocumentClassifier_section.md)
+ [`DeleteDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DeleteDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeTopicsDetectionJob_section.md)
+ [`DetectDominantLanguage`](comprehend_example_comprehend_DetectDominantLanguage_section.md)
+ [`DetectEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectEntities_section.md)
+ [`DetectKeyPhrases`](comprehend_example_comprehend_DetectKeyPhrases_section.md)
+ [`DetectPiiEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectPiiEntities_section.md)
+ [`DetectSentiment`](comprehend_example_comprehend_DetectSentiment_section.md)
+ [`DetectSyntax`](comprehend_example_comprehend_DetectSyntax_section.md)
+ [`ListDocumentClassificationJobs`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassificationJobs_section.md)
+ [`ListDocumentClassifiers`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassifiers_section.md)
+ [`ListTopicsDetectionJobs`](comprehend_example_comprehend_ListTopicsDetectionJobs_section.md)
+ [`StartDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_StartDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`StartTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_StartTopicsDetectionJob_section.md)
# Utilizzo `CreateDocumentClassifier` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `CreateDocumentClassifier`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Addestrare un classificatore personalizzato e classificare i documenti](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come creare un classificatore di documenti per classificare i documenti**
L’esempio `create-document-classifier` seguente inizia il processo di addestramento per un modello di classificatore di documenti. Il file dei dati di addestramento `training.csv` si trova nel tag `--input-data-config`. `training.csv` è un documento a due colonne in cui le etichette o le classificazioni sono fornite nella prima colonna e i documenti nella seconda colonna.
```
aws comprehend create-document-classifier \
--document-classifier-name example-classifier \
--data-access-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--language-code en
```
Output:
```
{
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier"
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Classificazione personalizzata](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [CreateDocumentClassifier AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/create-document-classifier.html)*Command Reference.*
------
#### [ Java ]
**SDK per Java 2.x**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples).
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.CreateDocumentClassifierRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.CreateDocumentClassifierResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DocumentClassifierInputDataConfig;
/**
* Before running this code example, you can setup the necessary resources, such
* as the CSV file and IAM Roles, by following this document:
* https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-a-custom-classifier-using-amazon-comprehend/
*
* Also, set up your development environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DocumentClassifierDemo {
public static void main(String[] args) {
final String usage = """
Usage:
Where:
dataAccessRoleArn - The ARN value of the role used for this operation.
s3Uri - The Amazon S3 bucket that contains the CSV file.
documentClassifierName - The name of the document classifier.
""";
if (args.length != 3) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String dataAccessRoleArn = args[0];
String s3Uri = args[1];
String documentClassifierName = args[2];
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
createDocumentClassifier(comClient, dataAccessRoleArn, s3Uri, documentClassifierName);
comClient.close();
}
public static void createDocumentClassifier(ComprehendClient comClient, String dataAccessRoleArn, String s3Uri,
String documentClassifierName) {
try {
DocumentClassifierInputDataConfig config = DocumentClassifierInputDataConfig.builder()
.s3Uri(s3Uri)
.build();
CreateDocumentClassifierRequest createDocumentClassifierRequest = CreateDocumentClassifierRequest.builder()
.documentClassifierName(documentClassifierName)
.dataAccessRoleArn(dataAccessRoleArn)
.languageCode("en")
.inputDataConfig(config)
.build();
CreateDocumentClassifierResponse createDocumentClassifierResult = comClient
.createDocumentClassifier(createDocumentClassifierRequest);
String documentClassifierArn = createDocumentClassifierResult.documentClassifierArn();
System.out.println("Document Classifier ARN: " + documentClassifierArn);
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [CreateDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/CreateDocumentClassifier)consulta *AWS SDK for Java 2.x API Reference*.
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
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 create(
self,
name,
language_code,
training_bucket,
training_key,
data_access_role_arn,
mode,
):
"""
Creates a custom classifier. After the classifier is created, it immediately
starts training on the data found in the specified Amazon S3 bucket. Training
can take 30 minutes or longer. The `describe_document_classifier` function
can be used to get training status and returns a status of TRAINED when the
classifier is ready to use.
:param name: The name of the classifier.
:param language_code: The language the classifier can operate on.
:param training_bucket: The Amazon S3 bucket that contains the training data.
:param training_key: The prefix used to find training data in the training
bucket. If multiple objects have the same prefix, all
of them are used.
:param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that
grants Comprehend permission to read from the
training bucket.
:return: The ARN of the newly created classifier.
"""
try:
response = self.comprehend_client.create_document_classifier(
DocumentClassifierName=name,
LanguageCode=language_code,
InputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{training_bucket}/{training_key}"},
DataAccessRoleArn=data_access_role_arn,
Mode=mode.value,
)
self.classifier_arn = response["DocumentClassifierArn"]
logger.info("Started classifier creation. Arn is: %s.", self.classifier_arn)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't create classifier %s.", name)
raise
else:
return self.classifier_arn
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [CreateDocumentClassifier AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/CreateDocumentClassifier)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->createdocumentclassifier(
iv_documentclassifiername = iv_classifier_name
iv_languagecode = iv_language_code
io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpddocclifierinpdat00(
iv_s3uri = iv_training_s3_uri
)
iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn
iv_mode = iv_mode
).
MESSAGE 'Document classifier creation started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex.
MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex.
MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [CreateDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DeleteDocumentClassifier` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DeleteDocumentClassifier`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Addestrare un classificatore personalizzato e classificare i documenti](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come eliminare un classificatore di documenti personalizzato**
L’esempio `delete-document-classifier` seguente elimina un modello di classificatore di documenti personalizzato.
```
aws comprehend delete-document-classifier \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
```
Questo comando non produce alcun output.
Per ulteriori informazioni, consulta [Gestione degli endpoint di Amazon Comprehend](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DeleteDocumentClassifier AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/delete-document-classifier.html)*Command Reference.*
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
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 delete(self):
"""
Deletes the classifier.
"""
try:
self.comprehend_client.delete_document_classifier(
DocumentClassifierArn=self.classifier_arn
)
logger.info("Deleted classifier %s.", self.classifier_arn)
self.classifier_arn = None
except ClientError:
logger.exception("Couldn't deleted classifier %s.", self.classifier_arn)
raise
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DeleteDocumentClassifier AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DeleteDocumentClassifier)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->deletedocumentclassifier(
iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
).
MESSAGE 'Document classifier deleted.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourceinuseex.
MESSAGE 'Resource in use.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DeleteDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DescribeDocumentClassificationJob` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DescribeDocumentClassificationJob`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Addestrare un classificatore personalizzato e classificare i documenti](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come descrivere un processo di classificazione dei documenti**
L’esempio `describe-document-classification-job` seguente ottiene le proprietà di un processo asincrono di classificazione di documenti.
```
aws comprehend describe-document-classification-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
Output:
```
{
"DocumentClassificationJobProperties": {
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName": "exampleclassificationjob",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-14T17:09:51.788000+00:00",
"EndTime": "2023-06-14T17:15:58.582000+00:00",
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/1",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-CLN-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
}
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Classificazione personalizzata](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DescribeDocumentClassificationJob AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-document-classification-job.html)*Command Reference.*
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
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 describe_job(self, job_id):
"""
Gets metadata about a classification job.
:param job_id: The ID of the job to look up.
:return: Metadata about the job.
"""
try:
response = self.comprehend_client.describe_document_classification_job(
JobId=job_id
)
job = response["DocumentClassificationJobProperties"]
logger.info("Got classification job %s.", job["JobName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get classification job %s.", job_id)
raise
else:
return job
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DescribeDocumentClassificationJob AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeDocumentClassificationJob)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->describedocclassificationjob(
iv_jobid = iv_job_id
).
MESSAGE 'Document classification job described.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdjobnotfoundex.
MESSAGE 'Job not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DescribeDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DescribeDocumentClassifier` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DescribeDocumentClassifier`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Addestrare un classificatore personalizzato e classificare i documenti](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come descrivere un classificatore di documenti**
L’esempio `describe-document-classifier` seguente ottiene le proprietà di un modello di classificatore di documenti personalizzato.
```
aws comprehend describe-document-classifier \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
```
Output:
```
{
"DocumentClassifierProperties": {
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1",
"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://amzn-s3-demo-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-example-role",
"Mode": "MULTI_CLASS"
}
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione e gestione di modelli personalizzati](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DescribeDocumentClassifier AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-document-classifier.html)*Command Reference.*
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
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 describe(self, classifier_arn=None):
"""
Gets metadata about a custom classifier, including its current status.
:param classifier_arn: The ARN of the classifier to look up.
:return: Metadata about the classifier.
"""
if classifier_arn is not None:
self.classifier_arn = classifier_arn
try:
response = self.comprehend_client.describe_document_classifier(
DocumentClassifierArn=self.classifier_arn
)
classifier = response["DocumentClassifierProperties"]
logger.info("Got classifier %s.", self.classifier_arn)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get classifier %s.", self.classifier_arn)
raise
else:
return classifier
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DescribeDocumentClassifier AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeDocumentClassifier)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->describedocumentclassifier(
iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
).
MESSAGE 'Document classifier described.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DescribeDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DescribeTopicsDetectionJob` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DescribeTopicsDetectionJob`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Eseguire un processo di modellazione di argomenti in base a dati di esempio](comprehend_example_comprehend_Usage_TopicModeler_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come descrivere un processo di rilevamento di argomenti**
L’esempio `describe-topics-detection-job` seguente ottiene le proprietà di un processo asincrono di rilevamento degli argomenti.
```
aws comprehend describe-topics-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
Output:
```
{
"TopicsDetectionJobProperties": {
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName": "example_topics_detection",
"JobStatus": "IN_PROGRESS",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:44:43.414000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-examplerole"
}
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Analisi asincrona degli approfondimenti di Amazon Comprehend](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DescribeTopicsDetectionJob AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-topics-detection-job.html)*Command Reference.*
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
class ComprehendTopicModeler:
"""Encapsulates a Comprehend topic modeler."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def describe_job(self, job_id):
"""
Gets metadata about a topic modeling job.
:param job_id: The ID of the job to look up.
:return: Metadata about the job.
"""
try:
response = self.comprehend_client.describe_topics_detection_job(
JobId=job_id
)
job = response["TopicsDetectionJobProperties"]
logger.info("Got topic detection job %s.", job_id)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get topic detection job %s.", job_id)
raise
else:
return job
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DescribeTopicsDetectionJob AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeTopicsDetectionJob)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->describetopicsdetectionjob(
iv_jobid = iv_job_id
).
MESSAGE 'Topics detection job described.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdjobnotfoundex.
MESSAGE 'Job not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DescribeTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DetectDominantLanguage` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DetectDominantLanguage`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Rilevare gli elementi del documento](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK per .NET**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples).
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example calls the Amazon Comprehend service to determine the
/// dominant language.
///
public static class DetectDominantLanguage
{
///
/// Calls Amazon Comprehend to determine the dominant language used in
/// the sample text.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle.";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
Console.WriteLine("Calling DetectDominantLanguage\n");
var detectDominantLanguageRequest = new DetectDominantLanguageRequest()
{
Text = text,
};
var detectDominantLanguageResponse = await comprehendClient.DetectDominantLanguageAsync(detectDominantLanguageRequest);
foreach (var dl in detectDominantLanguageResponse.Languages)
{
Console.WriteLine($"Language Code: {dl.LanguageCode}, Score: {dl.Score}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectDominantLanguage)consulta *AWS SDK per .NET API Reference*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come rilevare la lingua dominante del testo di input**
Il comando `detect-dominant-language` seguente analizza il testo di input e identifica la lingua dominante. Viene inoltre restituito il punteggio di attendibilità del modello pre-addestrato.
```
aws comprehend detect-dominant-language \
--text "It is a beautiful day in Seattle."
```
Output:
```
{
"Languages": [
{
"LanguageCode": "en",
"Score": 0.9877256155014038
}
]
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Lingua dominante](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-languages.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectDominantLanguage AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-dominant-language.html)*Command Reference*.
------
#### [ Java ]
**SDK per Java 2.x**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples).
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectDominantLanguageRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectDominantLanguageResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DominantLanguage;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectLanguage {
public static void main(String[] args) {
// Specify French text - "It is raining today in Seattle".
String text = "Il pleut aujourd'hui à Seattle";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectDominantLanguage");
detectTheDominantLanguage(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectTheDominantLanguage(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectDominantLanguageRequest request = DetectDominantLanguageRequest.builder()
.text(text)
.build();
DetectDominantLanguageResponse resp = comClient.detectDominantLanguage(request);
List allLanList = resp.languages();
for (DominantLanguage lang : allLanList) {
System.out.println("Language is " + lang.languageCode());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectDominantLanguage)consulta *AWS SDK for Java 2.x API Reference*.
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_languages(self, text):
"""
Detects languages used in a document.
:param text: The document to inspect.
:return: The list of languages along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_dominant_language(Text=text)
languages = response["Languages"]
logger.info("Detected %s languages.", len(languages))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect languages.")
raise
else:
return languages
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectDominantLanguage AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectDominantLanguage)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectdominantlanguage( iv_text = iv_text ).
MESSAGE 'Languages detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DetectEntities` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DetectEntities`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Rilevare gli elementi del documento](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK per .NET**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples).
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use the AmazonComprehend service detect any
/// entities in submitted text.
///
public static class DetectEntities
{
///
/// The main method calls the DetectEntitiesAsync method to find any
/// entities in the sample code.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
Console.WriteLine("Calling DetectEntities\n");
var detectEntitiesRequest = new DetectEntitiesRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
var detectEntitiesResponse = await comprehendClient.DetectEntitiesAsync(detectEntitiesRequest);
foreach (var e in detectEntitiesResponse.Entities)
{
Console.WriteLine($"Text: {e.Text}, Type: {e.Type}, Score: {e.Score}, BeginOffset: {e.BeginOffset}, EndOffset: {e.EndOffset}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectEntities)consulta *AWS SDK per .NET API Reference*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come rilevare entità denominate nel testo di input**
L’esempio `detect-entities` seguente analizza il testo di input e restituisce le entità denominate. Per ogni previsione viene inoltre restituito il punteggio di attendibilità del modello pre-addestrato.
```
aws comprehend detect-entities \
--language-code en \
--text "Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \
account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \
we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \
Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
Output:
```
{
"Entities": [
{
"Score": 0.9994556307792664,
"Type": "PERSON",
"Text": "Zhang Wei",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 15
},
{
"Score": 0.9981022477149963,
"Type": "PERSON",
"Text": "John",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 26
},
{
"Score": 0.9986887574195862,
"Type": "ORGANIZATION",
"Text": "AnyCompany Financial Services, LLC",
"BeginOffset": 33,
"EndOffset": 67
},
{
"Score": 0.9959119558334351,
"Type": "OTHER",
"Text": "1111-XXXX-1111-XXXX",
"BeginOffset": 88,
"EndOffset": 107
},
{
"Score": 0.9708039164543152,
"Type": "QUANTITY",
"Text": ".53",
"BeginOffset": 133,
"EndOffset": 136
},
{
"Score": 0.9987268447875977,
"Type": "DATE",
"Text": "July 31st",
"BeginOffset": 152,
"EndOffset": 161
},
{
"Score": 0.9858865737915039,
"Type": "OTHER",
"Text": "XXXXXX1111",
"BeginOffset": 271,
"EndOffset": 281
},
{
"Score": 0.9700471758842468,
"Type": "OTHER",
"Text": "XXXXX0000",
"BeginOffset": 306,
"EndOffset": 315
},
{
"Score": 0.9591118693351746,
"Type": "ORGANIZATION",
"Text": "Sunshine Spa",
"BeginOffset": 340,
"EndOffset": 352
},
{
"Score": 0.9797496795654297,
"Type": "LOCATION",
"Text": "123 Main St",
"BeginOffset": 354,
"EndOffset": 365
},
{
"Score": 0.994929313659668,
"Type": "PERSON",
"Text": "Alice",
"BeginOffset": 394,
"EndOffset": 399
},
{
"Score": 0.9949769377708435,
"Type": "OTHER",
"Text": "AnySpa@example.com",
"BeginOffset": 403,
"EndOffset": 418
}
]
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Entità](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-entities.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectEntities AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-entities.html)*Command Reference*.
------
#### [ Java ]
**SDK per Java 2.x**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples).
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectEntitiesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectEntitiesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.Entity;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectEntities {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectEntities");
detectAllEntities(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectAllEntities(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectEntitiesRequest detectEntitiesRequest = DetectEntitiesRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectEntitiesResponse detectEntitiesResult = comClient.detectEntities(detectEntitiesRequest);
List entList = detectEntitiesResult.entities();
for (Entity entity : entList) {
System.out.println("Entity text is " + entity.text());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectEntities)consulta *AWS SDK for Java 2.x API Reference*.
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_entities(self, text, language_code):
"""
Detects entities in a document. Entities can be things like people and places
or other common terms.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of entities along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_entities(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
entities = response["Entities"]
logger.info("Detected %s entities.", len(entities))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect entities.")
raise
else:
return entities
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectEntities AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectEntities)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectentities(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Entities detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DetectKeyPhrases` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DetectKeyPhrases`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Rilevare gli elementi del documento](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK per .NET**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples).
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use the Amazon Comprehend service to
/// search text for key phrases.
///
public static class DetectKeyPhrase
{
///
/// This method calls the Amazon Comprehend method DetectKeyPhrasesAsync
/// to detect any key phrases in the sample text.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
// Call DetectKeyPhrases API
Console.WriteLine("Calling DetectKeyPhrases");
var detectKeyPhrasesRequest = new DetectKeyPhrasesRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
var detectKeyPhrasesResponse = await comprehendClient.DetectKeyPhrasesAsync(detectKeyPhrasesRequest);
foreach (var kp in detectKeyPhrasesResponse.KeyPhrases)
{
Console.WriteLine($"Text: {kp.Text}, Score: {kp.Score}, BeginOffset: {kp.BeginOffset}, EndOffset: {kp.EndOffset}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectKeyPhrases)consulta *AWS SDK per .NET API Reference*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come rilevare le frasi chiave nel testo di input**
L’esempio `detect-key-phrases` seguente analizza il testo di input e identifica le frasi nominali chiave. Per ogni previsione viene inoltre restituito il punteggio di attendibilità del modello pre-addestrato.
```
aws comprehend detect-key-phrases \
--language-code en \
--text "Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \
account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \
we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \
Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
Output:
```
{
"KeyPhrases": [
{
"Score": 0.8996376395225525,
"Text": "Zhang Wei",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 15
},
{
"Score": 0.9992469549179077,
"Text": "John",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 26
},
{
"Score": 0.988385021686554,
"Text": "Your AnyCompany Financial Services",
"BeginOffset": 28,
"EndOffset": 62
},
{
"Score": 0.8740853071212769,
"Text": "LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX",
"BeginOffset": 64,
"EndOffset": 107
},
{
"Score": 0.9999437928199768,
"Text": "a minimum payment",
"BeginOffset": 112,
"EndOffset": 129
},
{
"Score": 0.9998900890350342,
"Text": ".53",
"BeginOffset": 133,
"EndOffset": 136
},
{
"Score": 0.9979453086853027,
"Text": "July 31st",
"BeginOffset": 152,
"EndOffset": 161
},
{
"Score": 0.9983011484146118,
"Text": "your autopay settings",
"BeginOffset": 172,
"EndOffset": 193
},
{
"Score": 0.9996572136878967,
"Text": "your payment",
"BeginOffset": 211,
"EndOffset": 223
},
{
"Score": 0.9995037317276001,
"Text": "the due date",
"BeginOffset": 227,
"EndOffset": 239
},
{
"Score": 0.9702621698379517,
"Text": "your bank account number XXXXXX1111",
"BeginOffset": 245,
"EndOffset": 280
},
{
"Score": 0.9179925918579102,
"Text": "the routing number XXXXX0000.Customer feedback",
"BeginOffset": 286,
"EndOffset": 332
},
{
"Score": 0.9978160858154297,
"Text": "Sunshine Spa",
"BeginOffset": 337,
"EndOffset": 349
},
{
"Score": 0.9706913232803345,
"Text": "123 Main St",
"BeginOffset": 351,
"EndOffset": 362
},
{
"Score": 0.9941995143890381,
"Text": "comments",
"BeginOffset": 379,
"EndOffset": 387
},
{
"Score": 0.9759287238121033,
"Text": "Alice",
"BeginOffset": 391,
"EndOffset": 396
},
{
"Score": 0.8376792669296265,
"Text": "AnySpa@example.com",
"BeginOffset": 400,
"EndOffset": 415
}
]
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Frasi chiave](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-key-phrases.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectKeyPhrases AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-key-phrases.html)*Command Reference*.
------
#### [ Java ]
**SDK per Java 2.x**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples).
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectKeyPhrasesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectKeyPhrasesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.KeyPhrase;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectKeyPhrases {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectKeyPhrases");
detectAllKeyPhrases(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectAllKeyPhrases(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectKeyPhrasesRequest detectKeyPhrasesRequest = DetectKeyPhrasesRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectKeyPhrasesResponse detectKeyPhrasesResult = comClient.detectKeyPhrases(detectKeyPhrasesRequest);
List phraseList = detectKeyPhrasesResult.keyPhrases();
for (KeyPhrase keyPhrase : phraseList) {
System.out.println("Key phrase text is " + keyPhrase.text());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectKeyPhrases)consulta *AWS SDK for Java 2.x API Reference*.
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_key_phrases(self, text, language_code):
"""
Detects key phrases in a document. A key phrase is typically a noun and its
modifiers.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of key phrases along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_key_phrases(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
phrases = response["KeyPhrases"]
logger.info("Detected %s phrases.", len(phrases))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect phrases.")
raise
else:
return phrases
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectKeyPhrases AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectKeyPhrases)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectkeyphrases(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Key phrases detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DetectPiiEntities` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DetectPiiEntities`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Rilevare gli elementi del documento](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK per .NET**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples).
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use the Amazon Comprehend service to find
/// personally identifiable information (PII) within text submitted to the
/// DetectPiiEntitiesAsync method.
///
public class DetectingPII
{
///
/// This method calls the DetectPiiEntitiesAsync method to locate any
/// personally dientifiable information within the supplied text.
///
public static async Task Main()
{
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
var text = @"Hello Paul Santos. The latest statement for your
credit card account 1111-0000-1111-0000 was
mailed to 123 Any Street, Seattle, WA 98109.";
var request = new DetectPiiEntitiesRequest
{
Text = text,
LanguageCode = "EN",
};
var response = await comprehendClient.DetectPiiEntitiesAsync(request);
if (response.Entities.Count > 0)
{
foreach (var entity in response.Entities)
{
var entityValue = text.Substring(entity.BeginOffset, entity.EndOffset - entity.BeginOffset);
Console.WriteLine($"{entity.Type}: {entityValue}");
}
}
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectPiiEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectPiiEntities)consulta *AWS SDK per .NET API Reference*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come rilevare entità PII nel testo di input**
L’esempio `detect-pii-entities` seguente analizza il testo di input e identifica le entità che contengono informazioni di identificazione personale (PII). Per ogni previsione viene inoltre restituito il punteggio di attendibilità del modello pre-addestrato.
```
aws comprehend detect-pii-entities \
--language-code en \
--text "Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \
account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \
we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \
Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
Output:
```
{
"Entities": [
{
"Score": 0.9998322129249573,
"Type": "NAME",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 15
},
{
"Score": 0.9998878240585327,
"Type": "NAME",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 26
},
{
"Score": 0.9994089603424072,
"Type": "CREDIT_DEBIT_NUMBER",
"BeginOffset": 88,
"EndOffset": 107
},
{
"Score": 0.9999760985374451,
"Type": "DATE_TIME",
"BeginOffset": 152,
"EndOffset": 161
},
{
"Score": 0.9999449253082275,
"Type": "BANK_ACCOUNT_NUMBER",
"BeginOffset": 271,
"EndOffset": 281
},
{
"Score": 0.9999847412109375,
"Type": "BANK_ROUTING",
"BeginOffset": 306,
"EndOffset": 315
},
{
"Score": 0.999925434589386,
"Type": "ADDRESS",
"BeginOffset": 354,
"EndOffset": 365
},
{
"Score": 0.9989161491394043,
"Type": "NAME",
"BeginOffset": 394,
"EndOffset": 399
},
{
"Score": 0.9994171857833862,
"Type": "EMAIL",
"BeginOffset": 403,
"EndOffset": 418
}
]
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Informazioni di identificazione personale (PII)](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/pii.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectPiiEntities AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-pii-entities.html)*Command Reference*.
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_pii(self, text, language_code):
"""
Detects personally identifiable information (PII) in a document. PII can be
things like names, account numbers, or addresses.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of PII entities along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_pii_entities(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
entities = response["Entities"]
logger.info("Detected %s PII entities.", len(entities))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect PII entities.")
raise
else:
return entities
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectPiiEntities AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectPiiEntities)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectpiientities(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'PII entities detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DetectPiiEntities](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DetectSentiment` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DetectSentiment`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Rilevare gli elementi del documento](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK per .NET**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples).
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to detect the overall sentiment of the supplied
/// text using the Amazon Comprehend service.
///
public static class DetectSentiment
{
///
/// This method calls the DetetectSentimentAsync method to analyze the
/// supplied text and determine the overal sentiment.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
// Call DetectKeyPhrases API
Console.WriteLine("Calling DetectSentiment");
var detectSentimentRequest = new DetectSentimentRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
var detectSentimentResponse = await comprehendClient.DetectSentimentAsync(detectSentimentRequest);
Console.WriteLine($"Sentiment: {detectSentimentResponse.Sentiment}");
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectSentiment)consulta *AWS SDK per .NET API Reference*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come rilevare il sentiment di un testo di input**
L’esempio `detect-sentiment` seguente analizza il testo di input e restituisce un’inferenza del sentiment prevalente (`POSITIVE`, `NEUTRAL`, `MIXED` o `NEGATIVE`).
```
aws comprehend detect-sentiment \
--language-code en \
--text "It is a beautiful day in Seattle"
```
Output:
```
{
"Sentiment": "POSITIVE",
"SentimentScore": {
"Positive": 0.9976957440376282,
"Negative": 9.653854067437351e-05,
"Neutral": 0.002169104292988777,
"Mixed": 3.857641786453314e-05
}
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Sentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-sentiment.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectSentiment AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-sentiment.html)*Command Reference*.
------
#### [ Java ]
**SDK per Java 2.x**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples).
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSentimentRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSentimentResponse;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectSentiment {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectSentiment");
detectSentiments(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectSentiments(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectSentimentRequest detectSentimentRequest = DetectSentimentRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectSentimentResponse detectSentimentResult = comClient.detectSentiment(detectSentimentRequest);
System.out.println("The Neutral value is " + detectSentimentResult.sentimentScore().neutral());
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectSentiment)consulta *AWS SDK for Java 2.x API Reference*.
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_sentiment(self, text, language_code):
"""
Detects the overall sentiment expressed in a document. Sentiment can
be positive, negative, neutral, or a mixture.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The sentiments along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_sentiment(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
logger.info("Detected primary sentiment %s.", response["Sentiment"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect sentiment.")
raise
else:
return response
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectSentiment AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectSentiment)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectsentiment(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Sentiment detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `DetectSyntax` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `DetectSyntax`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Rilevare gli elementi del documento](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK per .NET**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples).
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use Amazon Comprehend to detect syntax
/// elements by calling the DetectSyntaxAsync method.
///
public class DetectingSyntax
{
///
/// This method calls DetectSynaxAsync to identify the syntax elements
/// in the sample text.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
// Call DetectSyntax API
Console.WriteLine("Calling DetectSyntaxAsync\n");
var detectSyntaxRequest = new DetectSyntaxRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
DetectSyntaxResponse detectSyntaxResponse = await comprehendClient.DetectSyntaxAsync(detectSyntaxRequest);
foreach (SyntaxToken s in detectSyntaxResponse.SyntaxTokens)
{
Console.WriteLine($"Text: {s.Text}, PartOfSpeech: {s.PartOfSpeech.Tag}, BeginOffset: {s.BeginOffset}, EndOffset: {s.EndOffset}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectSyntax)consulta *AWS SDK per .NET API Reference*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come rilevare le parti del discorso in un testo di input**
L’esempio `detect-syntax` seguente analizza la sintassi del testo di input e restituisce le diverse parti del discorso. Per ogni previsione viene inoltre restituito il punteggio di attendibilità del modello pre-addestrato.
```
aws comprehend detect-syntax \
--language-code en \
--text "It is a beautiful day in Seattle."
```
Output:
```
{
"SyntaxTokens": [
{
"TokenId": 1,
"Text": "It",
"BeginOffset": 0,
"EndOffset": 2,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PRON",
"Score": 0.9999740719795227
}
},
{
"TokenId": 2,
"Text": "is",
"BeginOffset": 3,
"EndOffset": 5,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "VERB",
"Score": 0.999901294708252
}
},
{
"TokenId": 3,
"Text": "a",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 7,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "DET",
"Score": 0.9999938607215881
}
},
{
"TokenId": 4,
"Text": "beautiful",
"BeginOffset": 8,
"EndOffset": 17,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "ADJ",
"Score": 0.9987351894378662
}
},
{
"TokenId": 5,
"Text": "day",
"BeginOffset": 18,
"EndOffset": 21,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "NOUN",
"Score": 0.9999796748161316
}
},
{
"TokenId": 6,
"Text": "in",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 24,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "ADP",
"Score": 0.9998047947883606
}
},
{
"TokenId": 7,
"Text": "Seattle",
"BeginOffset": 25,
"EndOffset": 32,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PROPN",
"Score": 0.9940530061721802
}
}
]
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Analisi della sintassi](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-syntax.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectSyntax AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-syntax.html)*Command Reference*.
------
#### [ Java ]
**SDK per Java 2.x**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples).
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSyntaxRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSyntaxResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.SyntaxToken;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectSyntax {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectSyntax");
detectAllSyntax(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectAllSyntax(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectSyntaxRequest detectSyntaxRequest = DetectSyntaxRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectSyntaxResponse detectSyntaxResult = comClient.detectSyntax(detectSyntaxRequest);
List syntaxTokens = detectSyntaxResult.syntaxTokens();
for (SyntaxToken token : syntaxTokens) {
System.out.println("Language is " + token.text());
System.out.println("Part of speech is " + token.partOfSpeech().tagAsString());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectSyntax)consulta *AWS SDK for Java 2.x API Reference*.
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_syntax(self, text, language_code):
"""
Detects syntactical elements of a document. Syntax tokens are portions of
text along with their use as parts of speech, such as nouns, verbs, and
interjections.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of syntax tokens along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_syntax(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
tokens = response["SyntaxTokens"]
logger.info("Detected %s syntax tokens.", len(tokens))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect syntax.")
raise
else:
return tokens
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [DetectSyntax AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectSyntax)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectsyntax(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Syntax tokens detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `ListDocumentClassificationJobs` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `ListDocumentClassificationJobs`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Addestrare un classificatore personalizzato e classificare i documenti](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come un elenco di tutti i processi di classificazione dei documenti**
L’esempio `list-document-classification-jobs` seguente elenca tutti i processi di classificazione dei documenti.
```
aws comprehend list-document-classification-jobs
```
Output:
```
{
"DocumentClassificationJobPropertiesList": [
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName": "exampleclassificationjob",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-14T17:09:51.788000+00:00",
"EndTime": "2023-06-14T17:15:58.582000+00:00",
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classifier/mymodel/version/12",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/1234567890101-CLN-e758dd56b824aa717ceab551f11749fb/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
},
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobName": "exampleclassificationjob2",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-14T17:22:39.829000+00:00",
"EndTime": "2023-06-14T17:28:46.107000+00:00",
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classifier/mymodel/version/12",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/1234567890101-CLN-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Classificazione personalizzata](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [ListDocumentClassificationJobs AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classification-jobs.html)*Command Reference.*
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
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_jobs(self):
"""
Lists the classification jobs for the current account.
:return: The list of jobs.
"""
try:
response = self.comprehend_client.list_document_classification_jobs()
jobs = response["DocumentClassificationJobPropertiesList"]
logger.info("Got %s document classification jobs.", len(jobs))
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't get document classification jobs.",
)
raise
else:
return jobs
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [ListDocumentClassificationJobs AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListDocumentClassificationJobs)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->listdocclassificationjobs( ).
MESSAGE 'Document classification jobs listed.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [ListDocumentClassificationJobs](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `ListDocumentClassifiers` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `ListDocumentClassifiers`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Addestrare un classificatore personalizzato e classificare i documenti](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come un elenco di tutti i classificatori dei documenti**
L’esempio `list-document-classifiers` seguente elenca tutti i modelli di classificatori di documenti addestrati e in corso di addestramento.
```
aws comprehend list-document-classifiers
```
Output:
```
{
"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://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
},
"OutputDataConfig": {},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle",
"Mode": "MULTI_CLASS"
}
]
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione e gestione di modelli personalizzati](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [ListDocumentClassifiers AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classifiers.html)*Command Reference.*
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
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
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [ListDocumentClassifiers AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListDocumentClassifiers)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->listdocumentclassifiers( ).
MESSAGE 'Document classifiers listed.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [ListDocumentClassifiers](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `ListTopicsDetectionJobs` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `ListTopicsDetectionJobs`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Eseguire un processo di modellazione di argomenti in base a dati di esempio](comprehend_example_comprehend_Usage_TopicModeler_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come elencare tutti i processi di rilevamento degli argomenti**
L’esempio `list-topics-detection-jobs` seguente elenca tutti i processi asincroni di rilevamento di argomenti in corso e completati.
```
aws comprehend list-topics-detection-jobs
```
Output:
```
{
"TopicsDetectionJobPropertiesList": [
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName" "topic-analysis-1"
"JobStatus": "IN_PROGRESS",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:40:35.384000+00:00",
"EndTime": "2023-06-09T18:46:41.936000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
},
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobName": "topic-analysis-2",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:44:43.414000+00:00",
"EndTime": "2023-06-09T18:50:50.872000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
},
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3",
"JobName": "topic-analysis-2",
"JobStatus": "IN_PROGRESS",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:50:56.737000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Analisi asincrona degli approfondimenti di Amazon Comprehend](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [ListTopicsDetectionJobs AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-topics-detection-jobs.html)*Command Reference.*
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
class ComprehendTopicModeler:
"""Encapsulates a Comprehend topic modeler."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def list_jobs(self):
"""
Lists topic modeling jobs for the current account.
:return: The list of jobs.
"""
try:
response = self.comprehend_client.list_topics_detection_jobs()
jobs = response["TopicsDetectionJobPropertiesList"]
logger.info("Got %s topic detection jobs.", len(jobs))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get topic detection jobs.")
raise
else:
return jobs
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [ListTopicsDetectionJobs AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListTopicsDetectionJobs)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->listtopicsdetectionjobs( ).
MESSAGE 'Topics detection jobs listed.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [ListTopicsDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `StartDocumentClassificationJob` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `StartDocumentClassificationJob`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Addestrare un classificatore personalizzato e classificare i documenti](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come avviare un processo di classificazione dei documenti**
L’esempio `start-document-classification-job` seguente avvia un processo di classificazione dei documenti con un modello personalizzato su tutti i file all’indirizzo specificato dal tag `--input-data-config`. In questo esempio, il bucket S3 di input contiene `SampleSMStext1.txt`, `SampleSMStext2.txt` e `SampleSMStext3.txt`. Il modello è stato precedentemente addestrato in base alla classificazione dei documenti dei messaggi SMS spam e non spam o “indesiderati”. Al completamento del processo, `output.tar.gz` viene collocato nella posizione specificata dal tag `--output-data-config`. `output.tar.gz` contiene `predictions.jsonl`, che riporta la classificazione di ogni documento. L’output Json viene stampato su una riga per file, ma di seguito è formattato per ottimizzarne la leggibilità.
```
aws comprehend start-document-classification-job \
--job-name exampleclassificationjob \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket-INPUT/jobdata/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/12
```
Contenuto di `SampleSMStext1.txt`:
```
"CONGRATULATIONS! TXT 2155550100 to win $5000"
```
Contenuto di `SampleSMStext2.txt`:
```
"Hi, when do you want me to pick you up from practice?"
```
Contenuto di `SampleSMStext3.txt`:
```
"Plz send bank account # to 2155550100 to claim prize!!"
```
Output:
```
{
"JobId": "e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
Contenuto di `predictions.jsonl`:
```
{"File": "SampleSMSText1.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "spam", "Score": 0.9999}, {"Name": "ham", "Score": 0.0001}]}
{"File": "SampleSMStext2.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "ham", "Score": 0.9994}, {"Name": "spam", "Score": 0.0006}]}
{"File": "SampleSMSText3.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "spam", "Score": 0.9999}, {"Name": "ham", "Score": 0.0001}]}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Classificazione personalizzata](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [StartDocumentClassificationJob AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-document-classification-job.html)*Command Reference.*
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
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 start_job(
self,
job_name,
input_bucket,
input_key,
input_format,
output_bucket,
output_key,
data_access_role_arn,
):
"""
Starts a classification job. The classifier must be trained or the job
will fail. Input is read from the specified Amazon S3 input bucket and
written to the specified output bucket. Output data is stored in a tar
archive compressed in gzip format. The job runs asynchronously, so you can
call `describe_document_classification_job` to get job status until it
returns a status of SUCCEEDED.
:param job_name: The name of the job.
:param input_bucket: The Amazon S3 bucket that contains input data.
:param input_key: The prefix used to find input data in the input
bucket. If multiple objects have the same prefix, all
of them are used.
:param input_format: The format of the input data, either one document per
file or one document per line.
:param output_bucket: The Amazon S3 bucket where output data is written.
:param output_key: The prefix prepended to the output data.
:param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that
grants Comprehend permission to read from the
input bucket and write to the output bucket.
:return: Information about the job, including the job ID.
"""
try:
response = self.comprehend_client.start_document_classification_job(
DocumentClassifierArn=self.classifier_arn,
JobName=job_name,
InputDataConfig={
"S3Uri": f"s3://{input_bucket}/{input_key}",
"InputFormat": input_format.value,
},
OutputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{output_bucket}/{output_key}"},
DataAccessRoleArn=data_access_role_arn,
)
logger.info(
"Document classification job %s is %s.", job_name, response["JobStatus"]
)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't start classification job %s.", job_name)
raise
else:
return response
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [StartDocumentClassificationJob AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/StartDocumentClassificationJob)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->startdocclassificationjob(
iv_jobname = iv_job_name
iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdinputdataconfig(
iv_s3uri = iv_input_s3_uri
iv_inputformat = iv_input_format
)
io_outputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdoutputdataconfig(
iv_s3uri = iv_output_s3_uri
)
iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn
).
MESSAGE 'Document classification job started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourceunavailex.
MESSAGE 'Resource unavailable.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdkmskeyvalidationex.
MESSAGE 'KMS key validation error.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex.
MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex.
MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [StartDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
------
# Utilizzo `StartTopicsDetectionJob` con un AWS SDK o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare `StartTopicsDetectionJob`.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. È possibile visualizzare questa operazione nel contesto nel seguente esempio di codice:
+ [Eseguire un processo di modellazione di argomenti in base a dati di esempio](comprehend_example_comprehend_Usage_TopicModeler_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK per .NET**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples).
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example scans the documents in an Amazon Simple Storage Service
/// (Amazon S3) bucket and analyzes it for topics. The results are stored
/// in another bucket and then the resulting job properties are displayed
/// on the screen. This example was created using the AWS SDK for .NEt
/// version 3.7 and .NET Core version 5.0.
///
public static class TopicModeling
{
///
/// This methos calls a topic detection job by calling the Amazon
/// Comprehend StartTopicsDetectionJobRequest.
///
public static async Task Main()
{
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
string inputS3Uri = "s3://input bucket/input path";
InputFormat inputDocFormat = InputFormat.ONE_DOC_PER_FILE;
string outputS3Uri = "s3://output bucket/output path";
string dataAccessRoleArn = "arn:aws:iam::account ID:role/data access role";
int numberOfTopics = 10;
var startTopicsDetectionJobRequest = new StartTopicsDetectionJobRequest()
{
InputDataConfig = new InputDataConfig()
{
S3Uri = inputS3Uri,
InputFormat = inputDocFormat,
},
OutputDataConfig = new OutputDataConfig()
{
S3Uri = outputS3Uri,
},
DataAccessRoleArn = dataAccessRoleArn,
NumberOfTopics = numberOfTopics,
};
var startTopicsDetectionJobResponse = await comprehendClient.StartTopicsDetectionJobAsync(startTopicsDetectionJobRequest);
var jobId = startTopicsDetectionJobResponse.JobId;
Console.WriteLine("JobId: " + jobId);
var describeTopicsDetectionJobRequest = new DescribeTopicsDetectionJobRequest()
{
JobId = jobId,
};
var describeTopicsDetectionJobResponse = await comprehendClient.DescribeTopicsDetectionJobAsync(describeTopicsDetectionJobRequest);
PrintJobProperties(describeTopicsDetectionJobResponse.TopicsDetectionJobProperties);
var listTopicsDetectionJobsResponse = await comprehendClient.ListTopicsDetectionJobsAsync(new ListTopicsDetectionJobsRequest());
foreach (var props in listTopicsDetectionJobsResponse.TopicsDetectionJobPropertiesList)
{
PrintJobProperties(props);
}
}
///
/// This method is a helper method that displays the job properties
/// from the call to StartTopicsDetectionJobRequest.
///
/// A list of properties from the call to
/// StartTopicsDetectionJobRequest.
private static void PrintJobProperties(TopicsDetectionJobProperties props)
{
Console.WriteLine($"JobId: {props.JobId}, JobName: {props.JobName}, JobStatus: {props.JobStatus}");
Console.WriteLine($"NumberOfTopics: {props.NumberOfTopics}\nInputS3Uri: {props.InputDataConfig.S3Uri}");
Console.WriteLine($"InputFormat: {props.InputDataConfig.InputFormat}, OutputS3Uri: {props.OutputDataConfig.S3Uri}");
}
}
```
+ Per i dettagli sull'API, [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/StartTopicsDetectionJob)consulta *AWS SDK per .NET API Reference*.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**Come avviare un processo di analisi del rilevamento degli argomenti**
L’esempio `start-topics-detection-job` seguente avvia un processo asincrono di rilevamento degli argomenti per tutti i file che si trovano all’indirizzo specificato dal tag `--input-data-config`. Al completamento del processo, la cartella `output` viene collocata nella posizione specificata dal tag `--ouput-data-config`. `output` contiene topic-terms.csv e doc-topics.csv. Il primo file di output (topic-terms.csv) è un elenco di argomenti nella raccolta. Per ogni argomento, per impostazione predefinita l’elenco include i termini principali per argomento in base al loro peso. Il secondo file (`doc-topics.csv`) elenca i documenti associati a un argomento e la proporzione del documento interessato dall’argomento.
```
aws comprehend start-topics-detection-job \
--job-name example_topics_detection_job \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--language-code en
```
Output:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
Per ulteriori informazioni, consulta [Modellazione degli argomenti](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/topic-modeling.html) nella *Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend*.
+ Per i dettagli sull'API, consulta [StartTopicsDetectionJob AWS CLI](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-topics-detection-job.html)*Command Reference*.
------
#### [ Python ]
**SDK per Python (Boto3)**
C'è altro su GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples).
```
class ComprehendTopicModeler:
"""Encapsulates a Comprehend topic modeler."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def start_job(
self,
job_name,
input_bucket,
input_key,
input_format,
output_bucket,
output_key,
data_access_role_arn,
):
"""
Starts a topic modeling job. Input is read from the specified Amazon S3
input bucket and written to the specified output bucket. Output data is stored
in a tar archive compressed in gzip format. The job runs asynchronously, so you
can call `describe_topics_detection_job` to get job status until it
returns a status of SUCCEEDED.
:param job_name: The name of the job.
:param input_bucket: An Amazon S3 bucket that contains job input.
:param input_key: The prefix used to find input data in the input
bucket. If multiple objects have the same prefix, all
of them are used.
:param input_format: The format of the input data, either one document per
file or one document per line.
:param output_bucket: The Amazon S3 bucket where output data is written.
:param output_key: The prefix prepended to the output data.
:param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that
grants Comprehend permission to read from the
input bucket and write to the output bucket.
:return: Information about the job, including the job ID.
"""
try:
response = self.comprehend_client.start_topics_detection_job(
JobName=job_name,
DataAccessRoleArn=data_access_role_arn,
InputDataConfig={
"S3Uri": f"s3://{input_bucket}/{input_key}",
"InputFormat": input_format.value,
},
OutputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{output_bucket}/{output_key}"},
)
logger.info("Started topic modeling job %s.", response["JobId"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't start topic modeling job.")
raise
else:
return response
```
+ Per i dettagli sull'API, consulta [StartTopicsDetectionJob AWS](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/StartTopicsDetectionJob)*SDK for Python (Boto3) API Reference*.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK per SAP ABAP**
C'è altro da fare. GitHub Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel [Repository di esempi di codice AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples).
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->starttopicsdetectionjob(
iv_jobname = iv_job_name
io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdinputdataconfig(
iv_s3uri = iv_input_s3_uri
iv_inputformat = iv_input_format
)
io_outputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdoutputdataconfig(
iv_s3uri = iv_output_s3_uri
)
iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn
).
MESSAGE 'Topics detection job started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdkmskeyvalidationex.
MESSAGE 'KMS key validation error.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex.
MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex.
MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ Per i dettagli sulle API, [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)consulta *AWS SDK for SAP ABAP* API reference.
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