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Analisi in tempo reale per una classificazione personalizzata () API

Puoi utilizzare Amazon Comprehend API per eseguire la classificazione in tempo reale con un modello personalizzato. Innanzitutto, crei un endpoint per eseguire l'analisi in tempo reale. Dopo aver creato l'endpoint, si esegue la classificazione in tempo reale.

Gli esempi in questa sezione utilizzano i formati di comandi per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).

Per informazioni sul provisioning della velocità effettiva degli endpoint e sui costi associati, consulta. Utilizzo degli endpoint Amazon Comprehend

Creazione di un endpoint per la classificazione personalizzata

L'esempio seguente mostra l'CreateEndpointAPIoperazione utilizzando il AWS CLI.

aws comprehend create-endpoint \
    --desired-inference-units number of inference units \
    --endpoint-name endpoint name \
    --model-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:model/example \
    --tags Key=My1stTag,Value=Value1

Amazon Comprehend risponde con quanto segue:

{
   "EndpointArn": "Arn"
}

Esecuzione della classificazione personalizzata in tempo reale

Dopo aver creato un endpoint per il modello di classificazione personalizzato, si utilizza l'endpoint per eseguire l'ClassifyDocumentAPIoperazione. È possibile fornire un input di testo utilizzando il parametro text obytes. Immettete gli altri tipi di input utilizzando il bytes parametro.

Per i file di immagine e PDF i file, è possibile utilizzare il DocumentReaderConfig parametro per sovrascrivere le azioni di estrazione del testo predefinite. Per maggiori dettagli, consulta Impostazione delle opzioni di estrazione del testo.

Per ottenere risultati ottimali, abbinate il tipo di input al tipo di modello di classificatore. La API risposta include un avviso se inviate un documento nativo a un modello di testo normale o un file di testo semplice a un modello di documento nativo. Per ulteriori informazioni, consulta Modelli di classificazione della formazione.

Utilizzando il AWS Command Line Interface

Negli esempi seguenti viene illustrato come utilizzare il comando classify-documentCLI.

Classificare il testo utilizzando il AWS CLI

L'esempio seguente esegue la classificazione in tempo reale su un blocco di testo.

aws comprehend classify-document \
     --endpoint-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:endpoint/endpoint name \
     --text 'From the Tuesday, April 16th, 1912 edition of The Guardian newspaper: The maiden voyage of the White Star liner Titanic, 
     the largest ship ever launched ended in disaster. The Titanic started her trip from Southampton for New York on Wednesday. Late 
     on Sunday night she struck an iceberg off the Grand Banks of Newfoundland. By wireless telegraphy she sent out signals of distress, 
     and several liners were near enough to catch and respond to the call.'
 

Amazon Comprehend risponde con quanto segue:

{
    "Classes": [ 
       { 
          "Name": "string",
          "Score": 0.9793661236763
       }
    ]
 }

Classificate un documento semistrutturato utilizzando il AWS CLI

Per analizzare la classificazione personalizzata di un PDF file Word o di immagine, esegui il classify-document comando con il file di input nel bytes parametro.

L'esempio seguente utilizza un'immagine come file di input. Utilizza l'filebopzione per codificare in base 64 i byte del file di immagine. Per ulteriori informazioni, vedere Binary large objects nella Guida per l'utente. AWS Command Line Interface

Questo esempio passa anche un JSON file denominato config.json per impostare le opzioni di estrazione del testo.

$ aws comprehend classify-document \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --bytes fileb://image1.jpg   \
> --document-reader-config file://config.json   
        

Il file config.json contiene il seguente contenuto.

 {
    "DocumentReadMode": "FORCE_DOCUMENT_READ_ACTION",
    "DocumentReadAction": "TEXTRACT_DETECT_DOCUMENT_TEXT"    
 }          
        

Amazon Comprehend risponde con quanto segue:

{
    "Classes": [ 
       { 
          "Name": "string",
          "Score": 0.9793661236763
       }
    ]
 }

Per ulteriori informazioni, consulta ClassifyDocumentAmazon Comprehend API Reference.