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Utilizzo ListDocumentClassifiers con un AWS SDK o una CLI - AWS Esempi di codice SDK

Sono disponibili altri esempi AWS SDK nel repository AWS Doc SDK 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.

Sono disponibili altri esempi AWS SDK nel repository AWS Doc SDK Examples. GitHub

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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:

CLI
AWS CLI

All'elenco di tutti i classificatori di documenti

L'list-document-classifiersesempio seguente elenca tutti i modelli di classificatori di documenti addestrati e in corso di formazione.

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 nella Amazon Comprehend Developer Guide.

Python
SDK per Python (Boto3)
Nota

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.

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
AWS CLI

All'elenco di tutti i classificatori di documenti

L'list-document-classifiersesempio seguente elenca tutti i modelli di classificatori di documenti addestrati e in corso di formazione.

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 nella Amazon Comprehend Developer Guide.

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