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Output per lavori di analisi asincrona - Amazon Comprehend
Uscite per l'immissione di testoOutput per documenti di input semistrutturati

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Output per lavori di analisi asincrona

Al termine di un processo di analisi, memorizza i risultati nel bucket S3 specificato nella richiesta.

Uscite per l'immissione di testo

Per entrambi i formati di documenti di immissione di testo (multiclasse o multi-etichetta), l'output del lavoro è costituito da un singolo file denominato. output.tar.gz È un file di archivio compresso che contiene un file di testo con l'output.

Multi-class output

Quando si utilizza un classificatore addestrato in modalità multiclasse, i risultati vengono visualizzati. classes Ognuna di queste classes è la classe utilizzata per creare l'insieme di categorie durante l'addestramento del classificatore.

Per maggiori dettagli su questi campi di output, consulta ClassifyDocument Amazon Comprehend API Reference.

Gli esempi seguenti utilizzano le seguenti classi che si escludono a vicenda.

DOCUMENTARY
SCIENCE_FICTION
ROMANTIC_COMEDY
SERIOUS_DRAMA
OTHER

Se il formato dei dati di input è un documento per riga, il file di output contiene una riga per ogni riga dell'input. Ogni riga include il nome del file, il numero di riga a base zero della riga di input e la classe o le classi trovate nel documento. Termina con la certezza che Amazon Comprehend ha la certezza che la singola istanza è stata classificata correttamente.

Ad esempio:

{"File": "file1.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "Documentary", "Score": 0.8642}, {"Name": "Other", "Score": 0.0381}, {"Name": "Serious_Drama", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Line": "1", "Classes": [{"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.5}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.0381}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file2.txt", "Line": "2", "Classes": [{"Name": "Documentary", "Score": 0.1}, {"Name": "Documentary", "Score": 0.0381}, {"Name": "Documentary", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file2.txt", "Line": "3", "Classes": [{"Name": "Serious_Drama", "Score": 0.3141}, {"Name": "Other", "Score": 0.0381}, {"Name": "Other", "Score": 0.0372}]}

Se il formato dei dati di input è un documento per file, il file di output contiene una riga per ogni documento. Ogni riga contiene il nome del file e la classe o le classi presenti nel documento. Termina con la certezza che Amazon Comprehend ha classificato accuratamente la singola istanza.

Ad esempio:

{"File": "file0.txt", "Classes": [{"Name": "Documentary", "Score": 0.8642}, {"Name": "Other", "Score": 0.0381}, {"Name": "Serious_Drama", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Classes": [{"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.5}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.0381}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file2.txt", "Classes": [{"Name": "Documentary", "Score": 0.1}, {"Name": "Documentary", "Score": 0.0381}, {"Name": "Domentary", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file3.txt", "Classes": [{"Name": "Serious_Drama", "Score": 0.3141}, {"Name": "Other", "Score": 0.0381}, {"Name": "Other", "Score": 0.0372}]}

Multi-label output

Quando utilizzi un classificatore addestrato in modalità multi-etichetta, i risultati vengono visualizzati. labels Ognuna di queste labels è l'etichetta utilizzata per creare l'insieme di categorie durante l'addestramento del classificatore.

Gli esempi seguenti utilizzano queste etichette uniche.

SCIENCE_FICTION
ACTION
DRAMA
COMEDY
ROMANCE

Se il formato dei dati di input è un documento per riga, il file di output contiene una riga per ogni riga dell'input. Ogni riga include il nome del file, il numero di riga a base zero della riga di input e la classe o le classi trovate nel documento. Termina con la certezza che Amazon Comprehend ha la certezza che la singola istanza è stata classificata correttamente.

Ad esempio:

{"File": "file1.txt", "Line": "0", "Labels": [{"Name": "Action", "Score": 0.8642}, {"Name": "Drama", "Score": 0.650}, {"Name": "Science Fiction", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Line": "1", "Labels": [{"Name": "Comedy", "Score": 0.5}, {"Name": "Action", "Score": 0.0381}, {"Name": "Drama", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Line": "2", "Labels": [{"Name": "Action", "Score": 0.9934}, {"Name": "Drama", "Score": 0.0381}, {"Name": "Action", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Line": "3", "Labels": [{"Name": "Romance", "Score": 0.9845}, {"Name": "Comedy", "Score": 0.8756}, {"Name": "Drama", "Score": 0.7723}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.6157}]}

Se il formato dei dati di input è un documento per file, il file di output contiene una riga per ogni documento. Ogni riga contiene il nome del file e la classe o le classi presenti nel documento. Termina con la certezza che Amazon Comprehend ha classificato accuratamente la singola istanza.

Ad esempio:

{"File": "file0.txt", "Labels": [{"Name": "Action", "Score": 0.8642}, {"Name": "Drama", "Score": 0.650}, {"Name": "Science Fiction", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Labels": [{"Name": "Comedy", "Score": 0.5}, {"Name": "Action", "Score": 0.0381}, {"Name": "Drama", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file2.txt", "Labels": [{"Name": "Action", "Score": 0.9934}, {"Name": "Drama", "Score": 0.0381}, {"Name": "Action", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file3.txt”, "Labels": [{"Name": "Romance", "Score": 0.9845}, {"Name": "Comedy", "Score": 0.8756}, {"Name": "Drama", "Score": 0.7723}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.6157}]}

Output per documenti di input semistrutturati

Per i documenti di input semi-strutturati, l'output può includere i seguenti campi aggiuntivi:

  • DocumentMetadata — Estrazione delle informazioni sul documento. I metadati includono un elenco di pagine del documento, con il numero di caratteri estratti da ciascuna pagina. Questo campo è presente nella risposta se la richiesta include il parametro. Byte

  • DocumentType — Il tipo di documento per ogni pagina del documento di input. Questo campo è presente nella risposta se la richiesta includeva il Byte parametro.

  • Errori: Page-level errori rilevati dal sistema durante l'elaborazione del documento di input. Il campo è vuoto se il sistema non ha riscontrato errori.

Per maggiori dettagli su questi campi di output, consulta ClassifyDocument Amazon Comprehend API Reference.

L'esempio seguente mostra l'output di un file PDF scansionato di due pagine.


[{ #First page output
    "Classes": [
        {
            "Name": "__label__2 ",
            "Score": 0.9993996620178223
        },
        {
            "Name": "__label__3 ",
            "Score": 0.0004330444789957255
        }
    ],
    "DocumentMetadata": {
        "PageNumber": 1,
        "Pages": 2
    },
    "DocumentType": "ScannedPDF",
    "File": "file.pdf",
    "Version": "VERSION_NUMBER"
},
#Second page output
{
    "Classes": [
        {
            "Name": "__label__2 ",
            "Score": 0.9993996620178223
        },
        {
            "Name": "__label__3 ",
            "Score": 0.0004330444789957255
        }
    ],
    "DocumentMetadata": {
        "PageNumber": 2,
        "Pages": 2
    },
    "DocumentType": "ScannedPDF",
    "File": "file.pdf",
    "Version": "VERSION_NUMBER" 
}]