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Analisi in tempo reale tramite l'API
Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare l'API Amazon Comprehend per l'analisi in tempo reale, utilizzando e gli AWS CLI AWS SDK per .NET, Java e Python. Usa gli esempi per conoscere le operazioni sincrone di Amazon Comprehend e come elementi costitutivi per le tue applicazioni.
Negli esempi di .NET riportati in questa sezione viene utilizzato AWS SDK for .NET. Puoi usarli AWS Toolkit for Visual Studioper sviluppare AWS applicazioni usando.NET. Include modelli utili e AWS Explorer per la distribuzione di applicazioni e la gestione dei servizi. Per una prospettiva da sviluppatore.NETAWS, consulta la AWSguida per gli sviluppatori.NET.
Argomenti
Rilevare la lingua dominante
Per determinare la lingua dominante utilizzata nel testo, utilizzare l'DetectDominantLanguageoperazione. Per rilevare la lingua dominante in un massimo di 25 documenti in un batch, utilizzate l'BatchDetectDominantLanguageoperazione. Per ulteriori informazioni, consulta API batch in tempo reale.
Argomenti
Utilizzo di AWS Command Line Interface
L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'DetectDominantLanguageoperazione con. AWS CLI
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
aws comprehend detect-dominant-language \ --regionregion\ --text "It is raining today in Seattle."
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
{ "Languages": [ { "LanguageCode": "en", "Score": 0.9793661236763 } ] }
Utilizzando l'AWS SDK for JavaSDK per Python o AWS SDK for .NET
Per esempi SDK su come determinare la lingua dominante, consulta. Utilizzare DetectDominantLanguage con un AWS SDKo CLI
Rilevamento di entità denominate
Per determinare le entità denominate in un documento, utilizzate l'DetectEntitiesoperazione. Per rilevare entità in un massimo di 25 documenti in un batch, utilizzate l'BatchDetectEntitiesoperazione. Per ulteriori informazioni, consulta API batch in tempo reale.
Argomenti
Utilizzo di AWS Command Line Interface
L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'DetectEntitiesoperazione utilizzando. AWS CLI È necessario specificare la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
aws comprehend detect-entities \ --regionregion\ --language-code "en" \ --text "It is raining today in Seattle."
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
{ "Entities": [ { "Text": "today", "Score": 0.97, "Type": "DATE", "BeginOffset": 14, "EndOffset": 19 }, { "Text": "Seattle", "Score": 0.95, "Type": "LOCATION", "BeginOffset": 23, "EndOffset": 30 } ], "LanguageCode": "en" }
Utilizzando l'AWS SDK for JavaSDK per Python o AWS SDK for .NET
Per esempi SDK su come determinare la lingua dominante, consulta. Utilizzare DetectEntities con un AWS SDKo CLI
Rilevamento delle frasi chiave
Per determinare i sostantivi chiave usati nel testo, usate l'operazione. DetectKeyPhrases Per rilevare i sostantivi chiave in un massimo di 25 documenti in un batch, utilizzate l'operazione. BatchDetectKeyPhrases Per ulteriori informazioni, consulta API batch in tempo reale.
Argomenti
Utilizzo di AWS Command Line Interface
L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'DetectKeyPhrasesoperazione con. AWS CLI È necessario specificare la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
aws comprehend detect-key-phrases \ --regionregion\ --language-code "en" \ --text "It is raining today in Seattle."
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
{ "LanguageCode": "en", "KeyPhrases": [ { "Text": "today", "Score": 0.89, "BeginOffset": 14, "EndOffset": 19 }, { "Text": "Seattle", "Score": 0.91, "BeginOffset": 23, "EndOffset": 30 } ] }
Utilizzando l'AWS SDK for JavaSDK per Python o AWS SDK for .NET
Per esempi SDK che rilevano frasi chiave, consulta. Utilizzare DetectKeyPhrases con un AWS SDKo CLI
Determinare il sentimento
Amazon Comprehend fornisce le seguenti operazioni API per l'analisi del sentiment:
DetectSentiment— Determina il sentimento emotivo generale di un documento.
-
BatchDetectSentiment— Determina il sentimento generale in un massimo di 25 documenti in batch. Per ulteriori informazioni, consultare API batch in tempo reale
StartSentimentDetectionJob— Avvia un processo asincrono di rilevamento del sentiment per una raccolta di documenti.
ListSentimentDetectionJobs— Restituisce l'elenco dei lavori di rilevamento dei sentimenti che hai inviato.
DescribeSentimentDetectionJob— Ottiene le proprietà (incluso lo stato) associate al lavoro di rilevamento del sentiment specificato.
StopSentimentDetectionJob— Interrompe il processo di sentiment in corso specificato.
Argomenti
Utilizzo di AWS Command Line Interface
L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'DetectSentimentoperazione con. AWS CLI Questo esempio specifica la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
aws comprehend detect-sentiment \ --regionregion\ --language-code "en" \ --text "It is raining today in Seattle."
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
{
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.014585512690246105,
"Positive": 0.31592071056365967,
"Neutral": 0.5985543131828308,
"Negative": 0.07093945890665054
},
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LanguageCode": "en"
}
Utilizzando l'AWS SDK for JavaSDK per Python o AWS SDK for .NET
Per esempi SDK che determinano il sentimento del testo in ingresso, consulta. Utilizzare DetectSentiment con un AWS SDKo CLI
Analisi in tempo reale per un sentiment mirato
Amazon Comprehend fornisce le seguenti operazioni API per l'analisi mirata del sentiment in tempo reale:
DetectTargetedSentiment— Analizza il sentiment delle entità menzionate in un documento.
-
BatchDetectTargetedSentiment— Analizza il sentiment mirato per un massimo di 25 documenti in batch. Per ulteriori informazioni, consultare API batch in tempo reale
Se il testo che stai analizzando non include alcun sentimento miratoTipi di entità, l'API restituisce un array Entities vuoto.
Utilizzo di AWS Command Line Interface
L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'DetectTargetedSentimentoperazione con. AWS CLI Questo esempio specifica la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
aws comprehend detect-targeted-sentiment \ --regionregion\ --language-code "en" \ --text "The burger was cooked perfectly but it was cold. The service was OK."
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
{
"Entities": [
{
"DescriptiveMentionIndex": [
0
],
"Mentions": [
{
"BeginOffset": 4,
"EndOffset": 10,
"Score": 1,
"GroupScore": 1,
"Text": "burger",
"Type": "OTHER",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "POSITIVE",
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.001515,
"Negative": 0.000822,
"Neutral": 0.000243,
"Positive": 0.99742
}
}
},
{
"BeginOffset": 36,
"EndOffset": 38,
"Score": 0.999843,
"GroupScore": 0.999661,
"Text": "it",
"Type": "OTHER",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "NEGATIVE",
"SentimentScore": {
"Mixed": 0,
"Negative": 0.999996,
"Neutral": 0.000004,
"Positive": 0
}
}
}
]
},
{
"DescriptiveMentionIndex": [
0
],
"Mentions": [
{
"BeginOffset": 53,
"EndOffset": 60,
"Score": 1,
"GroupScore": 1,
"Text": "service",
"Type": "ATTRIBUTE",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "NEUTRAL",
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.000033,
"Negative": 0.000089,
"Neutral": 0.993325,
"Positive": 0.006553
}
}
}
]
}
]
}
Rilevamento della sintassi
Per analizzare il testo per estrarre le singole parole e determinare le parti del discorso per ogni parola, usa l'operazione. DetectSyntax Per analizzare la sintassi di un massimo di 25 documenti in un batch, utilizzate l'operazione. BatchDetectSyntax Per ulteriori informazioni, consulta API batch in tempo reale.
Argomenti
Utilizzo dell'AWS Command Line Interface.
L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'DetectSyntaxoperazione con. AWS CLI Questo esempio specifica la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
aws comprehend detect-syntax \ --regionregion\ --language-code "en" \ --text "It is raining today in Seattle."
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
{ "SyntaxTokens": [ { "Text": "It", "EndOffset": 2, "BeginOffset": 0, "PartOfSpeech": { "Tag": "PRON", "Score": 0.8389829397201538 }, "TokenId": 1 }, { "Text": "is", "EndOffset": 5, "BeginOffset": 3, "PartOfSpeech": { "Tag": "AUX", "Score": 0.9189288020133972 }, "TokenId": 2 }, { "Text": "raining", "EndOffset": 13, "BeginOffset": 6, "PartOfSpeech": { "Tag": "VERB", "Score": 0.9977611303329468 }, "TokenId": 3 }, { "Text": "today", "EndOffset": 19, "BeginOffset": 14, "PartOfSpeech": { "Tag": "NOUN", "Score": 0.9993606209754944 }, "TokenId": 4 }, { "Text": "in", "EndOffset": 22, "BeginOffset": 20, "PartOfSpeech": { "Tag": "ADP", "Score": 0.9999061822891235 }, "TokenId": 5 }, { "Text": "Seattle", "EndOffset": 30, "BeginOffset": 23, "PartOfSpeech": { "Tag": "PROPN", "Score": 0.9940338730812073 }, "TokenId": 6 }, { "Text": ".", "EndOffset": 31, "BeginOffset": 30, "PartOfSpeech": { "Tag": "PUNCT", "Score": 0.9999997615814209 }, "TokenId": 7 } ] }
Utilizzando l'AWS SDK for JavaSDK per Python o AWS SDK for .NET
Per esempi SDK che rilevano la sintassi del testo di input, consulta. Utilizzare DetectSyntax con un AWS SDKo CLI
API batch in tempo reale
Per inviare batch composti da un massimo di 25 documenti, puoi utilizzare le operazioni batch in tempo reale di Amazon Comprehend. La chiamata di un'operazione batch è identica alla chiamata alle API per documento singolo per ogni documento della richiesta. L'utilizzo delle API batch può comportare prestazioni migliori per le applicazioni. Per ulteriori informazioni, consulta Elaborazione sincrona di più documenti.
Elaborazione in batch con AWS CLI
Questi esempi mostrano come utilizzare le operazioni dell'API batch utilizzandoAWS Command Line Interface. Tutte le operazioni tranne BatchDetectDominantLanguage l'utilizzo del seguente file JSON process.json chiamato input. Per tale operazione l'LanguageCodeentità non è inclusa.
Il terzo documento nel file JSON ("$$$$$$$$") causerà un errore durante l'elaborazione in batch. È incluso in modo che le operazioni includano un BatchItemErrornella risposta.
{ "LanguageCode": "en", "TextList": [ "I have been living in Seattle for almost 4 years", "It is raining today in Seattle", "$$$$$$$$" ] }
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 (^).
Argomenti
Rileva la lingua dominante usando un batch () AWS CLI
L'BatchDetectDominantLanguageoperazione determina la lingua dominante di ogni documento in un batch. Per un elenco delle lingue che Amazon Comprehend è in grado di rilevare, consulta. Lingua dominante Il AWS CLI comando seguente richiama l'BatchDetectDominantLanguageoperazione.
aws comprehend batch-detect-dominant-language \ --endpointendpoint\ --regionregion\ --cli-input-json file://path to input file/process.json
Di seguito è riportata la risposta dell'BatchDetectDominantLanguageoperazione:
{ "ResultList": [ { "Index": 0, "Languages":[ { "LanguageCode":"en", "Score": 0.99 } ] }, { "Index": 1 "Languages":[ { "LanguageCode":"en", "Score": 0.82 } ] } ], "ErrorList": [ { "Index": 2, "ErrorCode": "InternalServerException", "ErrorMessage": "Unexpected Server Error. Please try again." } ] }
Rileva le entità utilizzando un batch (AWS CLI)
Utilizzate l'BatchDetectEntitiesoperazione per trovare le entità presenti in un batch di documenti. Per ulteriori informazioni sulle entità, consulta Entità. Il AWS CLI comando seguente richiama l'BatchDetectEntitiesoperazione.
aws comprehend batch-detect-entities \ --endpointendpoint\ --regionregion\ --cli-input-json file://path to input file/process.json
Rileva le frasi chiave usando un batch () AWS CLI
L'BatchDetectKeyPhrasesoperazione restituisce le frasi nominali chiave in un batch di documenti. Il AWS CLI comando seguente richiama l'operazione. BatchDetectKeyNounPhrases
aws comprehend batch-detect-key-phrases --endpointendpoint--regionregion--cli-input-json file://path to input file/process.json
Rileva il sentimento usando un batch () AWS CLI
Rileva il sentimento generale di un batch di documenti utilizzando l'BatchDetectSentimentoperazione. Il AWS CLI comando seguente richiama l'BatchDetectSentimentoperazione.
aws comprehend batch-detect-sentiment \ --endpointendpoint\ --regionregion\ --cli-input-json file://path to input file/process.json
Elaborazione in batch con AWS SDK for .NET
Il seguente programma di esempio mostra come utilizzare l'BatchDetectEntitiesoperazione conAWS SDK for .NET. La risposta del server contiene un BatchDetectEntitiesItemResultoggetto per ogni documento che è stato elaborato correttamente. Se si verifica un errore nell'elaborazione di un documento, nella risposta verrà visualizzato un record nell'elenco degli errori. L'esempio recupera ogni documento con un errore e li invia nuovamente.
L'esempio.NET in questa sezione utilizza il AWS SDK for .NET. È possibile utilizzarli AWS Toolkit for Visual Studioper sviluppare AWS applicazioni utilizzando .NET. Include modelli utili e AWS Explorer per la distribuzione di applicazioni e la gestione dei servizi. Per una prospettiva da sviluppatore.NETAWS, consulta la AWSguida per gli sviluppatori.NET.
using System; using System.Collections.Generic; using Amazon.Comprehend; using Amazon.Comprehend.Model; namespace Comprehend { class Program { // Helper method for printing properties static private void PrintEntity(Entity entity) { Console.WriteLine(" Text: {0}, Type: {1}, Score: {2}, BeginOffset: {3} EndOffset: {4}", entity.Text, entity.Type, entity.Score, entity.BeginOffset, entity.EndOffset); } static void Main(string[] args) { AmazonComprehendClient comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2); List<String> textList = new List<String>() { { "I love Seattle" }, { "Today is Sunday" }, { "Tomorrow is Monday" }, { "I love Seattle" } }; // Call detectEntities API Console.WriteLine("Calling BatchDetectEntities"); BatchDetectEntitiesRequest batchDetectEntitiesRequest = new BatchDetectEntitiesRequest() { TextList = textList, LanguageCode = "en" }; BatchDetectEntitiesResponse batchDetectEntitiesResponse = comprehendClient.BatchDetectEntities(batchDetectEntitiesRequest); foreach (BatchDetectEntitiesItemResult item in batchDetectEntitiesResponse.ResultList) { Console.WriteLine("Entities in {0}:", textList[item.Index]); foreach (Entity entity in item.Entities) PrintEntity(entity); } // check if we need to retry failed requests if (batchDetectEntitiesResponse.ErrorList.Count != 0) { Console.WriteLine("Retrying Failed Requests"); List<String> textToRetry = new List<String>(); foreach(BatchItemError errorItem in batchDetectEntitiesResponse.ErrorList) textToRetry.Add(textList[errorItem.Index]); batchDetectEntitiesRequest = new BatchDetectEntitiesRequest() { TextList = textToRetry, LanguageCode = "en" }; batchDetectEntitiesResponse = comprehendClient.BatchDetectEntities(batchDetectEntitiesRequest); foreach(BatchDetectEntitiesItemResult item in batchDetectEntitiesResponse.ResultList) { Console.WriteLine("Entities in {0}:", textList[item.Index]); foreach (Entity entity in item.Entities) PrintEntity(entity); } } Console.WriteLine("End of DetectEntities"); } } }
