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Addestra riconoscitori di entità personalizzati (API)
Per creare e addestrare un modello di riconoscimento delle entità personalizzato, utilizza l'operazione dell'API Amazon Comprehend CreateEntityRecognizer
Argomenti
Addestramento di riconoscitori di entità personalizzati utilizzando il AWS Command Line Interface
Negli esempi seguenti viene illustrato l'utilizzo dell'CreateEntityRecognizer
operazione e di altre API associate con. AWS CLI
Gli esempi sono formattati per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
Crea un riconoscitore di entità personalizzato utilizzando il comando create-entity-recognizer
CLI. Per informazioni sul input-data-config parametro, consulta CreateEntityRecognizerAmazon Comprehend API Reference.
aws comprehend create-entity-recognizer \ --language-code en \ --recognizer-name test-6 \ --data-access-role-arn "arn:aws:iam::
account number
:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-role" \ --input-data-config "EntityTypes=[{Type=PERSON}],Documents={S3Uri=s3://Bucket Name
/Bucket Path
/documents}, Annotations={S3Uri=s3://Bucket Name
/Bucket Path
/annotations}" \ --regionregion
Elenca tutti i riconoscitori di entità in una regione utilizzando il comando list-entity-recognizers
CLI.
aws comprehend list-entity-recognizers \ --region
region
Controlla lo stato del lavoro dei riconoscitori di entità personalizzati utilizzando il comando describe-entity-recognizer
CLI.
aws comprehend describe-entity-recognizer \ --entity-recognizer-arn arn:aws:comprehend:
region
:account number
:entity-recognizer/test-6 \ --regionregion
Addestramento di riconoscitori di entità personalizzati utilizzando il AWS SDK for Java
Questo esempio crea un riconoscitore di entità personalizzato e addestra il modello utilizzando Java
Per esempi di Amazon Comprehend che utilizzano Java, consulta Esempi di Amazon Comprehend
Addestramento di riconoscitori di entità personalizzati utilizzando Python (Boto3)
Istanzia Boto3 SDK:
import boto3 import uuid comprehend = boto3.client("comprehend", region_name="
region
")
Crea un riconoscitore di entità:
response = comprehend.create_entity_recognizer( RecognizerName="Recognizer-Name-Goes-Here-{}".format(str(uuid.uuid4())), LanguageCode="en", DataAccessRoleArn="
Role ARN
", InputDataConfig={ "EntityTypes": [ { "Type": "ENTITY_TYPE
" } ], "Documents": { "S3Uri": "s3://Bucket Name
/Bucket Path
/documents" }, "Annotations": { "S3Uri": "s3://Bucket Name
/Bucket Path
/annotations" } } ) recognizer_arn = response["EntityRecognizerArn"]
Elenca tutti i riconoscitori:
response = comprehend.list_entity_recognizers()
Attendi che il riconoscimento raggiunga lo stato TRAINED:
while True: response = comprehend.describe_entity_recognizer( EntityRecognizerArn=recognizer_arn ) status = response["EntityRecognizerProperties"]["Status"] if "IN_ERROR" == status: sys.exit(1) if "TRAINED" == status: break time.sleep(10)