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. # 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. ------