AWS CLI を使用する Amazon Comprehend の例
次のコード例は、Amazon Comprehend で AWS Command Line Interface を使用してアクションを実行し、一般的なシナリオを実装する方法を示しています。
アクションはより大きなプログラムからのコードの抜粋であり、コンテキスト内で実行する必要があります。アクションは個々のサービス機能を呼び出す方法を示していますが、コンテキスト内のアクションは、関連するシナリオで確認できます。
各例には完全なソースコードへのリンクが含まれており、コードの設定方法と実行方法に関する手順を確認できます。
トピック
アクション
次のコード例は、batch-detect-dominant-language
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
複数の入力テキストの主要言語を検出するには
次の
batch-detect-dominant-language
の例では、複数の入力テキストを分析し、それぞれの主要言語を返しています。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws comprehend batch-detect-dominant-language \ --text-list
"Physics is the natural science that involves the study of matter and its motion and behavior through space and time, along with related concepts such as energy and force."
出力:
{ "ResultList": [ { "Index": 0, "Languages": [ { "LanguageCode": "en", "Score": 0.9986501932144165 } ] } ], "ErrorList": [] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「主要言語」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「BatchDetectDominantLanguage
」を参照してください。
-
次の例は、batch-detect-entities
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
複数の入力テキストからエンティティを検出するには
次の
batch-detect-entities
の例では、複数の入力テキストを分析し、それぞれの名前付きエンティティを返しています。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws compreh
en
d batch-detect-entities \ --language-code en \ --text-list"Dear Jane, Your AnyCompany Financial Services LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st."
"Please send customer feedback to Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere or to Alice at AnySpa@example.com."
出力:
{ "ResultList": [ { "Index": 0, "Entities": [ { "Score": 0.9985517859458923, "Type": "PERSON", "Text": "Jane", "BeginOffset": 5, "EndOffset": 9 }, { "Score": 0.9767839312553406, "Type": "ORGANIZATION", "Text": "AnyCompany Financial Services, LLC", "BeginOffset": 16, "EndOffset": 50 }, { "Score": 0.9856694936752319, "Type": "OTHER", "Text": "1111-XXXX-1111-XXXX", "BeginOffset": 71, "EndOffset": 90 }, { "Score": 0.9652159810066223, "Type": "QUANTITY", "Text": ".53", "BeginOffset": 116, "EndOffset": 119 }, { "Score": 0.9986667037010193, "Type": "DATE", "Text": "July 31st", "BeginOffset": 135, "EndOffset": 144 } ] }, { "Index": 1, "Entities": [ { "Score": 0.720084547996521, "Type": "ORGANIZATION", "Text": "Sunshine Spa", "BeginOffset": 33, "EndOffset": 45 }, { "Score": 0.9865870475769043, "Type": "LOCATION", "Text": "123 Main St", "BeginOffset": 47, "EndOffset": 58 }, { "Score": 0.5895616412162781, "Type": "LOCATION", "Text": "Anywhere", "BeginOffset": 60, "EndOffset": 68 }, { "Score": 0.6809214353561401, "Type": "PERSON", "Text": "Alice", "BeginOffset": 75, "EndOffset": 80 }, { "Score": 0.9979087114334106, "Type": "OTHER", "Text": "AnySpa@example.com", "BeginOffset": 84, "EndOffset": 99 } ] } ], "ErrorList": [] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「[Entities] (エンティティ)」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「BatchDetectEntities
」を参照してください。
-
次のコード例は、batch-detect-key-phrases
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
複数のテキスト入力のキーフレーズを検出するには
次の
batch-detect-key-phrases
の例では、複数の入力テキストを分析し、それぞれの主要な名詞フレーズを返しています。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws compreh
en
d batch-detect-key-phrases \ --language-code en \ --text-list"Hello Zhang Wei, I am John, writing to you about the trip for next Saturday."
"Dear Jane, Your AnyCompany Financial Services LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st."
"Please send customer feedback to Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere or to Alice at AnySpa@example.com."
出力:
{ "ResultList": [ { "Index": 0, "KeyPhrases": [ { "Score": 0.99700927734375, "Text": "Zhang Wei", "BeginOffset": 6, "EndOffset": 15 }, { "Score": 0.9929308891296387, "Text": "John", "BeginOffset": 22, "EndOffset": 26 }, { "Score": 0.9997230172157288, "Text": "the trip", "BeginOffset": 49, "EndOffset": 57 }, { "Score": 0.9999470114707947, "Text": "next Saturday", "BeginOffset": 62, "EndOffset": 75 } ] }, { "Index": 1, "KeyPhrases": [ { "Score": 0.8358274102210999, "Text": "Dear Jane", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 9 }, { "Score": 0.989359974861145, "Text": "Your AnyCompany Financial Services", "BeginOffset": 11, "EndOffset": 45 }, { "Score": 0.8812323808670044, "Text": "LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX", "BeginOffset": 47, "EndOffset": 90 }, { "Score": 0.9999381899833679, "Text": "a minimum payment", "BeginOffset": 95, "EndOffset": 112 }, { "Score": 0.9997439980506897, "Text": ".53", "BeginOffset": 116, "EndOffset": 119 }, { "Score": 0.996875524520874, "Text": "July 31st", "BeginOffset": 135, "EndOffset": 144 } ] }, { "Index": 2, "KeyPhrases": [ { "Score": 0.9990295767784119, "Text": "customer feedback", "BeginOffset": 12, "EndOffset": 29 }, { "Score": 0.9994127750396729, "Text": "Sunshine Spa", "BeginOffset": 33, "EndOffset": 45 }, { "Score": 0.9892991185188293, "Text": "123 Main St", "BeginOffset": 47, "EndOffset": 58 }, { "Score": 0.9969810843467712, "Text": "Alice", "BeginOffset": 75, "EndOffset": 80 }, { "Score": 0.9703696370124817, "Text": "AnySpa@example.com", "BeginOffset": 84, "EndOffset": 99 } ] } ], "ErrorList": [] }
詳細については、「Amazon Comprehend 開発者ガイド」の「キーフレーズ」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「BatchDetectKeyPhrases
」を参照してください。
-
次の例は、batch-detect-sentiment
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
複数の入力テキストの一般的な感情を検出するには
次の
batch-detect-sentiment
の例では、入力テキストを分析し、一般的な感情 (それぞれのPOSITIVE
、NEUTRAL
、MIXED
、またはNEGATIVE
) を返しています。aws comprehend batch-detect-sentiment \ --text-list
"That movie was very boring, I can't believe it was over four hours long."
"It is a beautiful day for hiking today."
"My meal was okay, I'm excited to try other restaurants."
\ --language-codeen
出力:
{ "ResultList": [ { "Index": 0, "Sentiment": "NEGATIVE", "SentimentScore": { "Positive": 0.00011316669406369328, "Negative": 0.9995445609092712, "Neutral": 0.00014722718333359808, "Mixed": 0.00019498742767609656 } }, { "Index": 1, "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Positive": 0.9981263279914856, "Negative": 0.00015240783977787942, "Neutral": 0.0013876151060685515, "Mixed": 0.00033366199932061136 } }, { "Index": 2, "Sentiment": "MIXED", "SentimentScore": { "Positive": 0.15930435061454773, "Negative": 0.11471917480230331, "Neutral": 0.26897063851356506, "Mixed": 0.45700588822364807 } } ], "ErrorList": [] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「感情」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「BatchDetectSentiment
」を参照してください。
-
次のコード例は、batch-detect-syntax
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
複数の入力テキスト内の単語の構文と品詞を調べるには
次の
batch-detect-syntax
の例では、複数の入力テキストの構文を分析し、さまざまな品詞を返しています。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws comprehend batch-detect-syntax \ --text-list
"It is a beautiful day."
"Can you please pass the salt?"
"Please pay the bill before the 31st."
\ --language-codeen
出力:
{ "ResultList": [ { "Index": 0, "SyntaxTokens": [ { "TokenId": 1, "Text": "It", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 2, "PartOfSpeech": { "Tag": "PRON", "Score": 0.9999740719795227 } }, { "TokenId": 2, "Text": "is", "BeginOffset": 3, "EndOffset": 5, "PartOfSpeech": { "Tag": "VERB", "Score": 0.999937117099762 } }, { "TokenId": 3, "Text": "a", "BeginOffset": 6, "EndOffset": 7, "PartOfSpeech": { "Tag": "DET", "Score": 0.9999926686286926 } }, { "TokenId": 4, "Text": "beautiful", "BeginOffset": 8, "EndOffset": 17, "PartOfSpeech": { "Tag": "ADJ", "Score": 0.9987891912460327 } }, { "TokenId": 5, "Text": "day", "BeginOffset": 18, "EndOffset": 21, "PartOfSpeech": { "Tag": "NOUN", "Score": 0.9999778866767883 } }, { "TokenId": 6, "Text": ".", "BeginOffset": 21, "EndOffset": 22, "PartOfSpeech": { "Tag": "PUNCT", "Score": 0.9999974966049194 } } ] }, { "Index": 1, "SyntaxTokens": [ { "TokenId": 1, "Text": "Can", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 3, "PartOfSpeech": { "Tag": "AUX", "Score": 0.9999770522117615 } }, { "TokenId": 2, "Text": "you", "BeginOffset": 4, "EndOffset": 7, "PartOfSpeech": { "Tag": "PRON", "Score": 0.9999986886978149 } }, { "TokenId": 3, "Text": "please", "BeginOffset": 8, "EndOffset": 14, "PartOfSpeech": { "Tag": "INTJ", "Score": 0.9681622385978699 } }, { "TokenId": 4, "Text": "pass", "BeginOffset": 15, "EndOffset": 19, "PartOfSpeech": { "Tag": "VERB", "Score": 0.9999874830245972 } }, { "TokenId": 5, "Text": "the", "BeginOffset": 20, "EndOffset": 23, "PartOfSpeech": { "Tag": "DET", "Score": 0.9999827146530151 } }, { "TokenId": 6, "Text": "salt", "BeginOffset": 24, "EndOffset": 28, "PartOfSpeech": { "Tag": "NOUN", "Score": 0.9995040893554688 } }, { "TokenId": 7, "Text": "?", "BeginOffset": 28, "EndOffset": 29, "PartOfSpeech": { "Tag": "PUNCT", "Score": 0.999998152256012 } } ] }, { "Index": 2, "SyntaxTokens": [ { "TokenId": 1, "Text": "Please", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 6, "PartOfSpeech": { "Tag": "INTJ", "Score": 0.9997857809066772 } }, { "TokenId": 2, "Text": "pay", "BeginOffset": 7, "EndOffset": 10, "PartOfSpeech": { "Tag": "VERB", "Score": 0.9999252557754517 } }, { "TokenId": 3, "Text": "the", "BeginOffset": 11, "EndOffset": 14, "PartOfSpeech": { "Tag": "DET", "Score": 0.9999842643737793 } }, { "TokenId": 4, "Text": "bill", "BeginOffset": 15, "EndOffset": 19, "PartOfSpeech": { "Tag": "NOUN", "Score": 0.9999588131904602 } }, { "TokenId": 5, "Text": "before", "BeginOffset": 20, "EndOffset": 26, "PartOfSpeech": { "Tag": "ADP", "Score": 0.9958304762840271 } }, { "TokenId": 6, "Text": "the", "BeginOffset": 27, "EndOffset": 30, "PartOfSpeech": { "Tag": "DET", "Score": 0.9999947547912598 } }, { "TokenId": 7, "Text": "31st", "BeginOffset": 31, "EndOffset": 35, "PartOfSpeech": { "Tag": "NOUN", "Score": 0.9924124479293823 } }, { "TokenId": 8, "Text": ".", "BeginOffset": 35, "EndOffset": 36, "PartOfSpeech": { "Tag": "PUNCT", "Score": 0.9999955892562866 } } ] } ], "ErrorList": [] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「構文分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「BatchDetectSyntax
」を参照してください。
-
次のコード例は、batch-detect-targeted-sentiment
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
複数の入力テキストの感情とそれぞれの名前付きエンティティを検出するには
次の
batch-detect-targeted-sentiment
の例では、複数の入力テキストを分析し、名前付きエンティティとそれぞれのエンティティにアタッチされた一般的な感情を返しています。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws compreh
en
d batch-detect-targeted-sentiment \ --language-code en \ --text-list"That movie was really boring, the original was way more entertaining"
"The trail is extra beautiful today."
"My meal was just okay."
出力:
{ "ResultList": [ { "Index": 0, "Entities": [ { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "Score": 0.9999009966850281, "GroupScore": 1.0, "Text": "movie", "Type": "MOVIE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEGATIVE", "SentimentScore": { "Positive": 0.13887299597263336, "Negative": 0.8057460188865662, "Neutral": 0.05525200068950653, "Mixed": 0.00012799999967683107 } }, "BeginOffset": 5, "EndOffset": 10 } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "Score": 0.9921110272407532, "GroupScore": 1.0, "Text": "original", "Type": "MOVIE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Positive": 0.9999989867210388, "Negative": 9.999999974752427e-07, "Neutral": 0.0, "Mixed": 0.0 } }, "BeginOffset": 34, "EndOffset": 42 } ] } ] }, { "Index": 1, "Entities": [ { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "Score": 0.7545599937438965, "GroupScore": 1.0, "Text": "trail", "Type": "OTHER", "MentionSentiment": { "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Positive": 1.0, "Negative": 0.0, "Neutral": 0.0, "Mixed": 0.0 } }, "BeginOffset": 4, "EndOffset": 9 } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "Score": 0.9999960064888, "GroupScore": 1.0, "Text": "today", "Type": "DATE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Positive": 9.000000318337698e-06, "Negative": 1.9999999949504854e-06, "Neutral": 0.9999859929084778, "Mixed": 3.999999989900971e-06 } }, "BeginOffset": 29, "EndOffset": 34 } ] } ] }, { "Index": 2, "Entities": [ { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "Score": 0.9999880194664001, "GroupScore": 1.0, "Text": "My", "Type": "PERSON", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Positive": 0.0, "Negative": 0.0, "Neutral": 1.0, "Mixed": 0.0 } }, "BeginOffset": 0, "EndOffset": 2 } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "Score": 0.9995260238647461, "GroupScore": 1.0, "Text": "meal", "Type": "OTHER", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Positive": 0.04695599898695946, "Negative": 0.003226999891921878, "Neutral": 0.6091709733009338, "Mixed": 0.34064599871635437 } }, "BeginOffset": 3, "EndOffset": 7 } ] } ] } ], "ErrorList": [] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Targeted Sentiment」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「BatchDetectTargetedSentiment
」を参照してください。
-
次のコード例は、classify-document
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
モデル固有のエンドポイントを使用してドキュメントを分類するには
次の
classify-document
の例では、カスタムモデルのエンドポイントを使用してドキュメントを分類しています。この例のモデルは、スパムまたは非スパム (「ハム」) としてラベル付けされた SMS メッセージを含むデータセットでトレーニングされました。aws comprehend classify-document \ --endpoint-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint
\ --text"CONGRATULATIONS! TXT 1235550100 to win $5000"
出力:
{ "Classes": [ { "Name": "spam", "Score": 0.9998599290847778 }, { "Name": "ham", "Score": 0.00014001205272506922 } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend 開発者ガイド」の「カスタム分類」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ClassifyDocument
」を参照してください。
-
次のコード例は、contains-pii-entities
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
PII 情報の有無について入力テキストを分析するには
次の
contains-pii-entities
の例では、入力テキストを分析して個人を特定できる情報 (PII) の有無を確認し、名前、住所、銀行口座番号、電話番号などの識別された PII エンティティタイプのラベルを返しています。aws compreh
en
d contains-pii-entities \ --language-code en \ --text"Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. Customer feedback for Sunshine Spa, 100 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
出力:
{ "Labels": [ { "Name": "NAME", "Score": 1.0 }, { "Name": "EMAIL", "Score": 1.0 }, { "Name": "BANK_ACCOUNT_NUMBER", "Score": 0.9995794296264648 }, { "Name": "BANK_ROUTING", "Score": 0.9173126816749573 }, { "Name": "CREDIT_DEBIT_NUMBER", "Score": 1.0 } }
サポートされる PII エンティティタイプの一覧の詳細については、「Amazon Comprehend 開発者ガイド」の「個人を特定できる情報 (PII)」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ContainsPiiEntities
」を参照してください。
-
次の例は、create-dataset
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
フライホイールデータセットを作成するには
次の
create-dataset
の例では、フライホイールのデータセットを作成しています。このデータセットは、--dataset-type
タグで指定された追加のトレーニングデータとして使用されます。aws comprehend create-dataset \ --flywheel-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity
\ --dataset-nameexample-dataset
\ --dataset-type"TRAIN"
\ --input-data-configfile://inputConfig.json
file://inputConfig.json
の内容:{ "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "DocumentClassifierInputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/training-data.csv" } }
出力:
{ "DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「CreateDataset
」を参照してください。
-
次のコード例は、create-document-classifier
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
ドキュメントを分類するドキュメント分類子を作成するには
次の
create-document-classifier
の例では、ドキュメント分類子モデルのトレーニングプロセスを開始します。トレーニングデータファイル「training.csv
」は、--input-data-config
タグにあります。training.csv
は 2 列のドキュメントで、1 番目の列にはラベルまたは分類が、2 番目の列にはドキュメントが表示されます。aws comprehend create-document-classifier \ --document-classifier-name
example-classifier
\ --data-access-arnarn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/"
\ --language-codeen
出力:
{ "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier" }
詳細については、「Amazon Comprehend 開発者ガイド」の「カスタム分類」を参照してください。
-
API の詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの「CreateDocumentClassifier
」を参照してください。
-
次のコード例は、create-endpoint
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
カスタムモデルのエンドポイントを作成するには
次の
create-endpoint
の例では、以前にトレーニングしたカスタムモデルの同期推論用のエンドポイントを作成しています。aws comprehend create-endpoint \ --endpoint-name
example-classifier-endpoint-1
\ --model-arnarn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier
\ --desired-inference-units1
出力:
{ "EndpointArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint-1" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のエンドポイントの管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「CreateEndpoint
」を参照してください。
-
次の例は、create-entity-recognizer
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
カスタムエンティティレコグナイザーを作成するには
次の
create-entity-recognizer
の例では、カスタムエンティティレコグナイザーモデルのトレーニングプロセスを開始しています。この例では、トレーニングドキュメントを含む CSV ファイル (raw_text.csv
)、および CSV エンティティリスト (entity_list.csv
) を使用してモデルをトレーニングします。entity-list.csv
には、テキスト列とタイプ列が含まれています。aws comprehend create-entity-recognizer \ --recognizer-name
example-entity-recognizer
--data-access-role-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
\ --input-data-config"EntityTypes=[{Type=DEVICE}],Documents={S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/raw_text.csv},EntityList={S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/entity_list.csv}"
--language-codeen
出力:
{ "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:example-entity-recognizer/entityrecognizer1" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Custom entity recognition」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「CreateEntityRecognizer
」を参照してください。
-
次の例は、create-flywheel
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
フライホイールを作成するには
次の
create-flywheel
の例では、ドキュメント分類またはエンティティ認識モデルの継続的なトレーニングを調整するためのフライホイールを作成しています。この例でのフライホイールは、--active-model-arn
タグで指定された既存のトレーニング済みモデルを管理するために作成されています。フライホイールが作成されると、--input-data-lake
タグにデータレイクが作成されます。aws comprehend create-flywheel \ --flywheel-name
example-flywheel
\ --active-model-arnarn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-model/version/1
\ --data-access-role-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
\ --data-lake-s3-uri"s3://amzn-s3-demo-bucket"
出力:
{ "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「CreateFlywheel
」を参照してください。
-
次のコード例は、delete-document-classifier
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
カスタムドキュメント分類子を削除するには
次の
delete-document-classifier
の例では、カスタムドキュメント分類子モデルを削除します。aws comprehend delete-document-classifier \ --document-classifier-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のエンドポイントの管理」を参照してください。
-
API の詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの「DeleteDocumentClassifier
」を参照してください。
-
次のコード例は、delete-endpoint
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
カスタムモデルのエンドポイントを削除するには
次の
delete-endpoint
の例では、モデル固有のエンドポイントを削除しています。モデルを削除するには、すべてのエンドポイントを削除する必要があります。aws comprehend delete-endpoint \ --endpoint-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint-1
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のエンドポイントの管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DeleteEndpoint
」を参照してください。
-
次の例は、delete-entity-recognizer
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
カスタムエンティティレコグナイザーモデルを削除するには
次の
delete-entity-recognizer
の例では、カスタムエンティティレコグナイザーモデルを削除しています。aws comprehend delete-entity-recognizer \ --entity-recognizer-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/example-entity-recognizer-1
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のエンドポイントの管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DeleteEntityRecognizer
」を参照してください。
-
次のコード例は、delete-flywheel
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
フライホイールを削除するには
次の
delete-flywheel
の例では、フライホイールを削除しています。フライホイールに関連付けられたデータレイクまたはモデルは削除されません。aws comprehend delete-flywheel \ --flywheel-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-1
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DeleteFlywheel
」を参照してください。
-
次の例は、delete-resource-policy
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
リソースベースのポリシーを削除するには
次の
delete-resource-policy
の例では、Amazon Comprehend リソースからリソースベースのポリシーを削除しています。aws comprehend delete-resource-policy \ --resource-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1/version/1
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Copying custom models between AWS accounts」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DeleteResourcePolicy
」を参照してください。
-
次の例は、describe-dataset
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
フライホイールデータセットを記述するには
次の
describe-dataset
の例では、フライホイールのデータセットのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-dataset \ --dataset-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset
出力:
{ "DatasetProperties": { "DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset", "DatasetName": "example-dataset", "DatasetType": "TRAIN", "DatasetS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/flywheel-entity/schemaVersion=1/12345678A123456Z/datasets/example-dataset/20230616T203710Z/", "Status": "CREATING", "CreationTime": "2023-06-16T20:37:10.400000+00:00" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeDataset
」を参照してください。
-
次の例は、describe-document-classification-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
ドキュメント分類ジョブを記述するには
次の
describe-document-classification-job
の例では、非同期ドキュメント分類ジョブのプロパティを取得します。aws comprehend describe-document-classification-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "DocumentClassificationJobProperties": { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "exampleclassificationjob", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-14T17:09:51.788000+00:00", "EndTime": "2023-06-14T17:15:58.582000+00:00", "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/1", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-CLN-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「カスタム分類」を参照してください。
-
API の詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの「DescribeDocumentClassificationJob
」を参照してください。
-
次の例は、describe-document-classifier
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
ドキュメント分類子を記述するには
次の
describe-document-classifier
の例では、カスタムドキュメント分類子モデルのプロパティを取得します。aws comprehend describe-document-classifier \ --document-classifier-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
出力:
{ "DocumentClassifierProperties": { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINED", "SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00", "EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00", "TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00", "TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata" }, "OutputDataConfig": {}, "ClassifierMetadata": { "NumberOfLabels": 3, "NumberOfTrainedDocuments": 5016, "NumberOfTestDocuments": 557, "EvaluationMetrics": { "Accuracy": 0.9856, "Precision": 0.9919, "Recall": 0.9459, "F1Score": 0.9673, "MicroPrecision": 0.9856, "MicroRecall": 0.9856, "MicroF1Score": 0.9856, "HammingLoss": 0.0144 } }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "Mode": "MULTI_CLASS" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「カスタムモデルの作成と管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeDocumentClassifier
」を参照してください。
-
次のコード例は、describe-dominant-language-detection-job
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
主要言語の検出ジョブを記述するには。
次の
describe-dominant-language-detection-job
の例では、非同期主要言語検出ジョブのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-dominant-language-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "DominantLanguageDetectionJobProperties": { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:dominant-language-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "languageanalysis1", "JobStatus": "IN_PROGRESS", "SubmitTime": "2023-06-09T18:10:38.037000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-LANGUAGE-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeDominantLanguageDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、describe-endpoint
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
特定のエンドポイントを記述するには
次の
describe-endpoint
の例では、モデル固有のエンドポイントのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-endpoint \ --endpoint-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint
出力:
{ "EndpointProperties": { "EndpointArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint, "Status": "IN_SERVICE", "ModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1", "DesiredModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1", "DesiredInferenceUnits": 1, "CurrentInferenceUnits": 1, "CreationTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00", "LastModifiedTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のエンドポイントの管理」を参照してください。
-
API の詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの「DescribeEndpoint
」を参照してください。
-
次の例は、describe-entities-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
エンティティ検出ジョブを記述するには
次の
describe-entities-detection-job
の例では、非同期エンティティ検出ジョブのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-entities-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "EntitiesDetectionJobProperties": { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "example-entity-detector", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-08T21:30:15.323000+00:00", "EndTime": "2023-06-08T21:40:23.509000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/thefolder/111122223333-NER-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::12345678012:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeEntitiesDetectionJob
」を参照してください。
-
次のコード例は、describe-entity-recognizer
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
エンティティレコグナイザーを記述するには
次の
describe-entity-recognizer
の例では、カスタムエンティティレコグナイザーモデルのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-entity-recognizer \
entity-recognizer-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/business-recongizer-1/version/1
出力:
{ "EntityRecognizerProperties": { "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/business-recongizer-1/version/1", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINED", "SubmitTime": "2023-06-14T20:44:59.631000+00:00", "EndTime": "2023-06-14T20:59:19.532000+00:00", "TrainingStartTime": "2023-06-14T20:48:52.811000+00:00", "TrainingEndTime": "2023-06-14T20:58:11.473000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "EntityTypes": [ { "Type": "BUSINESS" } ], "Documents": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/dataset/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "EntityList": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/entity.csv" } }, "RecognizerMetadata": { "NumberOfTrainedDocuments": 1814, "NumberOfTestDocuments": 486, "EvaluationMetrics": { "Precision": 100.0, "Recall": 100.0, "F1Score": 100.0 }, "EntityTypes": [ { "Type": "BUSINESS", "EvaluationMetrics": { "Precision": 100.0, "Recall": 100.0, "F1Score": 100.0 }, "NumberOfTrainMentions": 1520 } ] }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "VersionName": "1" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Custom entity recognition」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeEntityRecognizer
」を参照してください。
-
次の例は、describe-events-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
イベント検出ジョブを記述するには。
次の
describe-events-detection-job
の例では、非同期イベント検出ジョブのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-events-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "EventsDetectionJobProperties": { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:events-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "events_job_1", "JobStatus": "IN_PROGRESS", "SubmitTime": "2023-06-12T18:45:56.054000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/EventsData", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-EVENTS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "TargetEventTypes": [ "BANKRUPTCY", "EMPLOYMENT", "CORPORATE_ACQUISITION", "CORPORATE_MERGER", "INVESTMENT_GENERAL" ] } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeEventsDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、describe-flywheel-iteration
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
フライホイールイテレーションを記述するには
次の
describe-flywheel-iteration
の例では、フライホイールイテレーションのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-flywheel-iteration \ --flywheel-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel
\ --flywheel-iteration-id20232222AEXAMPLE
出力:
{ "FlywheelIterationProperties": { "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity", "FlywheelIterationId": "20232222AEXAMPLE", "CreationTime": "2023-06-16T21:10:26.385000+00:00", "EndTime": "2023-06-16T23:33:16.827000+00:00", "Status": "COMPLETED", "Message": "FULL_ITERATION: Flywheel iteration performed all functions successfully.", "EvaluatedModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1", "EvaluatedModelMetrics": { "AverageF1Score": 0.7742663922375772, "AveragePrecision": 0.8287636394041166, "AverageRecall": 0.7427084833645399, "AverageAccuracy": 0.8795394154118689 }, "TrainedModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/Comprehend-Generated-v1-bb52d585", "TrainedModelMetrics": { "AverageF1Score": 0.9767700253081214, "AveragePrecision": 0.9767700253081214, "AverageRecall": 0.9767700253081214, "AverageAccuracy": 0.9858281665190434 }, "EvaluationManifestS3Prefix": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/flywheel-entity/schemaVersion=1/20230616T200543Z/evaluation/20230616T211026Z/" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeFlywheelIteration
」を参照してください。
-
次のコード例は、describe-flywheel
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
フライホイールを記述するには
次の
describe-flywheel
の例では、フライホイールのプロパティを取得しています。この例では、フライホイールに関連付けられたモデルは、ドキュメントをスパムまたは非スパム (「ハム」) として分類するようにトレーニングされたカスタム分類子モデルです。aws comprehend describe-flywheel \ --flywheel-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel
出力:
{ "FlywheelProperties": { "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel", "ActiveModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-model/version/1", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "TaskConfig": { "LanguageCode": "en", "DocumentClassificationConfig": { "Mode": "MULTI_CLASS", "Labels": [ "ham", "spam" ] } }, "DataLakeS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-flywheel/schemaVersion=1/20230616T200543Z/", "DataSecurityConfig": {}, "Status": "ACTIVE", "ModelType": "DOCUMENT_CLASSIFIER", "CreationTime": "2023-06-16T20:05:43.242000+00:00", "LastModifiedTime": "2023-06-16T20:21:43.567000+00:00" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeFlywheel
」を参照してください。
-
次の例は、describe-key-phrases-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
キーフレーズ検出ジョブを記述するには
次の
describe-key-phrases-detection-job
の例では、非同期キーフレーズ検出ジョブのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-key-phrases-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "KeyPhrasesDetectionJobProperties": { "JobId": "69aa080c00fc68934a6a98f10EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/69aa080c00fc68934a6a98f10EXAMPLE", "JobName": "example-key-phrases-detection-job", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": 1686606439.177, "EndTime": 1686606806.157, "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://dereksbucket1001/EventsData/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://dereksbucket1002/testfolder/111122223333-KP-69aa080c00fc68934a6a98f10EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testrole" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeKeyPhrasesDetectionJob
」を参照してください。
-
次のコード例は、describe-pii-entities-detection-job
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
PII エンティティ検出ジョブを記述するには
次の
describe-pii-entities-detection-job
の例では、非同期 PII エンティティ検出ジョブのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-pii-entities-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "PiiEntitiesDetectionJobProperties": { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "example-pii-entities-job", "JobStatus": "IN_PROGRESS", "SubmitTime": "2023-06-08T21:30:15.323000+00:00", "EndTime": "2023-06-08T21:40:23.509000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/thefolder/111122223333-NER-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::12345678012:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribePiiEntitiesDetectionJob
」を参照してください。
-
次のコード例は、describe-resource-policy
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
モデルにアタッチされたリソースポリシーを記述するには
次の
describe-resource-policy
の例では、モデルにアタッチされたリソースベースのポリシーのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-resource-policy \ --resource-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
出力:
{ "ResourcePolicy": "{\"Version\":\"2012-10-17\",\"Statement\":[{\"Effect\":\"Allow\",\"Principal\":{\"AWS\":\"arn:aws:iam::444455556666:root\"},\"Action\":\"comprehend:ImportModel\",\"Resource\":\"*\"}]}", "CreationTime": "2023-06-19T18:44:26.028000+00:00", "LastModifiedTime": "2023-06-19T18:53:02.002000+00:00", "PolicyRevisionId": "baa675d069d07afaa2aa3106ae280f61" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Copying custom models between AWS accounts」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeResourcePolicy
」を参照してください。
-
次のコード例は、describe-sentiment-detection-job
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
感情検出ジョブを記述するには
次の
describe-sentiment-detection-job
の例では、非同期感情検出ジョブのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-sentiment-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "SentimentDetectionJobProperties": { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "movie_review_analysis", "JobStatus": "IN_PROGRESS", "SubmitTime": "2023-06-09T23:16:15.956000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeSentimentDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、describe-targeted-sentiment-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
ターゲット感情検出ジョブを記述するには
次の
describe-targeted-sentiment-detection-job
の例では、非同期ターゲット感情検出ジョブのプロパティを取得しています。aws comprehend describe-targeted-sentiment-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "TargetedSentimentDetectionJobProperties": { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:targeted-sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "movie_review_analysis", "JobStatus": "IN_PROGRESS", "SubmitTime": "2023-06-09T23:16:15.956000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DescribeTargetedSentimentDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、describe-topics-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
トピック検出ジョブを説明するには
次の
describe-topics-detection-job
の例では、非同期トピック検出ジョブのプロパティを取得します。aws comprehend describe-topics-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "TopicsDetectionJobProperties": { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "example_topics_detection", "JobStatus": "IN_PROGRESS", "SubmitTime": "2023-06-09T18:44:43.414000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "NumberOfTopics": 10, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-examplerole" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの「DescribeTopicsDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、detect-dominant-language
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
入力テキストの主要言語を検出するには
以下の
detect-dominant-language
は、入力テキストを分析し、主要言語を特定します。事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws comprehend detect-dominant-language \ --text
"It is a beautiful day in Seattle."
出力:
{ "Languages": [ { "LanguageCode": "en", "Score": 0.9877256155014038 } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「主要言語」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DetectDominantLanguage
」を参照してください。
-
次の例は、detect-entities
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
入力テキストの名前付きエンティティを検出するには
次の
detect-entities
の例では、入力テキストを分析し、名前付きエンティティを返します。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws compreh
en
d detect-entities \ --language-code en \ --text"Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \ account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \ we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \ Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
出力:
{ "Entities": [ { "Score": 0.9994556307792664, "Type": "PERSON", "Text": "Zhang Wei", "BeginOffset": 6, "EndOffset": 15 }, { "Score": 0.9981022477149963, "Type": "PERSON", "Text": "John", "BeginOffset": 22, "EndOffset": 26 }, { "Score": 0.9986887574195862, "Type": "ORGANIZATION", "Text": "AnyCompany Financial Services, LLC", "BeginOffset": 33, "EndOffset": 67 }, { "Score": 0.9959119558334351, "Type": "OTHER", "Text": "1111-XXXX-1111-XXXX", "BeginOffset": 88, "EndOffset": 107 }, { "Score": 0.9708039164543152, "Type": "QUANTITY", "Text": ".53", "BeginOffset": 133, "EndOffset": 136 }, { "Score": 0.9987268447875977, "Type": "DATE", "Text": "July 31st", "BeginOffset": 152, "EndOffset": 161 }, { "Score": 0.9858865737915039, "Type": "OTHER", "Text": "XXXXXX1111", "BeginOffset": 271, "EndOffset": 281 }, { "Score": 0.9700471758842468, "Type": "OTHER", "Text": "XXXXX0000", "BeginOffset": 306, "EndOffset": 315 }, { "Score": 0.9591118693351746, "Type": "ORGANIZATION", "Text": "Sunshine Spa", "BeginOffset": 340, "EndOffset": 352 }, { "Score": 0.9797496795654297, "Type": "LOCATION", "Text": "123 Main St", "BeginOffset": 354, "EndOffset": 365 }, { "Score": 0.994929313659668, "Type": "PERSON", "Text": "Alice", "BeginOffset": 394, "EndOffset": 399 }, { "Score": 0.9949769377708435, "Type": "OTHER", "Text": "AnySpa@example.com", "BeginOffset": 403, "EndOffset": 418 } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「[Entities] (エンティティ)」を参照してください。
-
API の詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの「DetectEntities
」を参照してください。
-
次のコード例は、detect-key-phrases
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
入力テキスト内のキーフレーズを検出するには
次の
detect-key-phrases
の例では、入力テキストを分析し、主要な名詞フレーズを特定します。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws compreh
en
d detect-key-phrases \ --language-code en \ --text"Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \ account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \ we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \ Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
出力:
{ "KeyPhrases": [ { "Score": 0.8996376395225525, "Text": "Zhang Wei", "BeginOffset": 6, "EndOffset": 15 }, { "Score": 0.9992469549179077, "Text": "John", "BeginOffset": 22, "EndOffset": 26 }, { "Score": 0.988385021686554, "Text": "Your AnyCompany Financial Services", "BeginOffset": 28, "EndOffset": 62 }, { "Score": 0.8740853071212769, "Text": "LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX", "BeginOffset": 64, "EndOffset": 107 }, { "Score": 0.9999437928199768, "Text": "a minimum payment", "BeginOffset": 112, "EndOffset": 129 }, { "Score": 0.9998900890350342, "Text": ".53", "BeginOffset": 133, "EndOffset": 136 }, { "Score": 0.9979453086853027, "Text": "July 31st", "BeginOffset": 152, "EndOffset": 161 }, { "Score": 0.9983011484146118, "Text": "your autopay settings", "BeginOffset": 172, "EndOffset": 193 }, { "Score": 0.9996572136878967, "Text": "your payment", "BeginOffset": 211, "EndOffset": 223 }, { "Score": 0.9995037317276001, "Text": "the due date", "BeginOffset": 227, "EndOffset": 239 }, { "Score": 0.9702621698379517, "Text": "your bank account number XXXXXX1111", "BeginOffset": 245, "EndOffset": 280 }, { "Score": 0.9179925918579102, "Text": "the routing number XXXXX0000.Customer feedback", "BeginOffset": 286, "EndOffset": 332 }, { "Score": 0.9978160858154297, "Text": "Sunshine Spa", "BeginOffset": 337, "EndOffset": 349 }, { "Score": 0.9706913232803345, "Text": "123 Main St", "BeginOffset": 351, "EndOffset": 362 }, { "Score": 0.9941995143890381, "Text": "comments", "BeginOffset": 379, "EndOffset": 387 }, { "Score": 0.9759287238121033, "Text": "Alice", "BeginOffset": 391, "EndOffset": 396 }, { "Score": 0.8376792669296265, "Text": "AnySpa@example.com", "BeginOffset": 400, "EndOffset": 415 } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend 開発者ガイド」の「キーフレーズ」を参照してください。
-
API の詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの「DetectKeyPhrases
」を参照してください。
-
次のコード例は、detect-pii-entities
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
入力テキストの PII エンティティを検出するには
次の
detect-pii-entities
の例では、入力テキストを分析し、個人を特定できる情報 (PII) を含むエンティティを特定します。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws compreh
en
d detect-pii-entities \ --language-code en \ --text"Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \ account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \ we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \ Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
出力:
{ "Entities": [ { "Score": 0.9998322129249573, "Type": "NAME", "BeginOffset": 6, "EndOffset": 15 }, { "Score": 0.9998878240585327, "Type": "NAME", "BeginOffset": 22, "EndOffset": 26 }, { "Score": 0.9994089603424072, "Type": "CREDIT_DEBIT_NUMBER", "BeginOffset": 88, "EndOffset": 107 }, { "Score": 0.9999760985374451, "Type": "DATE_TIME", "BeginOffset": 152, "EndOffset": 161 }, { "Score": 0.9999449253082275, "Type": "BANK_ACCOUNT_NUMBER", "BeginOffset": 271, "EndOffset": 281 }, { "Score": 0.9999847412109375, "Type": "BANK_ROUTING", "BeginOffset": 306, "EndOffset": 315 }, { "Score": 0.999925434589386, "Type": "ADDRESS", "BeginOffset": 354, "EndOffset": 365 }, { "Score": 0.9989161491394043, "Type": "NAME", "BeginOffset": 394, "EndOffset": 399 }, { "Score": 0.9994171857833862, "Type": "EMAIL", "BeginOffset": 403, "EndOffset": 418 } ] }
サポートされる PII エンティティタイプの一覧の詳細については、「Amazon Comprehend 開発者ガイド」の「個人を特定できる情報 (PII)」を参照してください。
-
API の詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの「DetectPiiEntities
」を参照してください。
-
次の例は、detect-sentiment
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
入力テキストの感情を検出するには
次の
detect-sentiment
の例では、入力テキストを分析し、一般的な感情 (POSITIVE
、NEUTRAL
、MIXED
、またはNEGATIVE
) の推論を返します。aws compreh
en
d detect-sentiment \ --language-code en \ --text"It is a beautiful day in Seattle"
出力:
{ "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Positive": 0.9976957440376282, "Negative": 9.653854067437351e-05, "Neutral": 0.002169104292988777, "Mixed": 3.857641786453314e-05 } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「感情」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DetectSentiment
」を参照してください。
-
次のコード例は、detect-syntax
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
入力テキスト内の品詞を検出するには
次の
detect-syntax
の例では、入力テキストの構文を分析し、さまざまな品詞を返します。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws compreh
en
d detect-syntax \ --language-code en \ --text"It is a beautiful day in Seattle."
出力:
{ "SyntaxTokens": [ { "TokenId": 1, "Text": "It", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 2, "PartOfSpeech": { "Tag": "PRON", "Score": 0.9999740719795227 } }, { "TokenId": 2, "Text": "is", "BeginOffset": 3, "EndOffset": 5, "PartOfSpeech": { "Tag": "VERB", "Score": 0.999901294708252 } }, { "TokenId": 3, "Text": "a", "BeginOffset": 6, "EndOffset": 7, "PartOfSpeech": { "Tag": "DET", "Score": 0.9999938607215881 } }, { "TokenId": 4, "Text": "beautiful", "BeginOffset": 8, "EndOffset": 17, "PartOfSpeech": { "Tag": "ADJ", "Score": 0.9987351894378662 } }, { "TokenId": 5, "Text": "day", "BeginOffset": 18, "EndOffset": 21, "PartOfSpeech": { "Tag": "NOUN", "Score": 0.9999796748161316 } }, { "TokenId": 6, "Text": "in", "BeginOffset": 22, "EndOffset": 24, "PartOfSpeech": { "Tag": "ADP", "Score": 0.9998047947883606 } }, { "TokenId": 7, "Text": "Seattle", "BeginOffset": 25, "EndOffset": 32, "PartOfSpeech": { "Tag": "PROPN", "Score": 0.9940530061721802 } } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「構文分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DetectSyntax
」を参照してください。
-
次の例は、detect-targeted-sentiment
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
入力テキスト内の名前付きエンティティのターゲット感情を検出するには
次の
detect-targeted-sentiment
の例では、入力テキストを分析し、名前付きエンティティと、各エンティティに関連付けられたターゲット感情を返します。予測ごとに、事前トレーニング済みモデルの信頼スコアも出力されます。aws compreh
en
d detect-targeted-sentiment \ --language-code en \ --text"I do not enjoy January because it is too cold but August is the perfect temperature"
出力:
{ "Entities": [ { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "Score": 0.9999979734420776, "GroupScore": 1.0, "Text": "I", "Type": "PERSON", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Positive": 0.0, "Negative": 0.0, "Neutral": 1.0, "Mixed": 0.0 } }, "BeginOffset": 0, "EndOffset": 1 } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "Score": 0.9638869762420654, "GroupScore": 1.0, "Text": "January", "Type": "DATE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEGATIVE", "SentimentScore": { "Positive": 0.0031610000878572464, "Negative": 0.9967250227928162, "Neutral": 0.00011100000119768083, "Mixed": 1.9999999949504854e-06 } }, "BeginOffset": 15, "EndOffset": 22 } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { { "Score": 0.9664419889450073, "GroupScore": 1.0, "Text": "August", "Type": "DATE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Positive": 0.9999549984931946, "Negative": 3.999999989900971e-06, "Neutral": 4.099999932805076e-05, "Mixed": 0.0 } }, "BeginOffset": 50, "EndOffset": 56 } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "Score": 0.9803199768066406, "GroupScore": 1.0, "Text": "temperature", "Type": "ATTRIBUTE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Positive": 1.0, "Negative": 0.0, "Neutral": 0.0, "Mixed": 0.0 } }, "BeginOffset": 77, "EndOffset": 88 } ] } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Targeted Sentiment」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「DetectTargetedSentiment
」を参照してください。
-
次の例は、import-model
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
モデルをインポートするには
次の
import-model
の例では、別の AWS アカウントからモデルをインポートしています。アカウント444455556666
のドキュメント分類子モデルには、アカウント111122223333
がモデルをインポートできるようにするリソースベースのポリシーがあります。aws comprehend import-model \ --source-model-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:444455556666:document-classifier/example-classifier
出力:
{ "ModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Copying custom models between AWS accounts」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ImportModel
」を参照してください。
-
次のコード例は、list-datasets
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
すべてのフライホイールデータセットを一覧表示するには
次の
list-datasets
の例では、フライホイールに関連付けられているすべてのデータセットを一覧表示しています。aws comprehend list-datasets \ --flywheel-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity
出力:
{ "DatasetPropertiesList": [ { "DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset-1", "DatasetName": "example-dataset-1", "DatasetType": "TRAIN", "DatasetS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/flywheel-entity/schemaVersion=1/20230616T200543Z/datasets/example-dataset-1/20230616T203710Z/", "Status": "CREATING", "CreationTime": "2023-06-16T20:37:10.400000+00:00" }, { "DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset-2", "DatasetName": "example-dataset-2", "DatasetType": "TRAIN", "DatasetS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/flywheel-entity/schemaVersion=1/20230616T200543Z/datasets/example-dataset-2/20230616T200607Z/", "Description": "TRAIN Dataset created by Flywheel creation.", "Status": "COMPLETED", "NumberOfDocuments": 5572, "CreationTime": "2023-06-16T20:06:07.722000+00:00" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListDatasets
」を参照してください。
-
次のコード例は、list-document-classification-jobs
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
すべてのドキュメント分類ジョブを一覧表示するには
次の
list-document-classification-jobs
の例では、すべてのドキュメント分類ジョブを一覧表示しています。aws comprehend list-document-classification-jobs
出力:
{ "DocumentClassificationJobPropertiesList": [ { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "exampleclassificationjob", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-14T17:09:51.788000+00:00", "EndTime": "2023-06-14T17:15:58.582000+00:00", "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classifier/mymodel/version/12", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/1234567890101-CLN-e758dd56b824aa717ceab551f11749fb/output/output.tar.gz" }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" }, { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2", "JobName": "exampleclassificationjob2", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-14T17:22:39.829000+00:00", "EndTime": "2023-06-14T17:28:46.107000+00:00", "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classifier/mymodel/version/12", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/1234567890101-CLN-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz" }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend 開発者ガイド」の「カスタム分類」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListDocumentClassificationJobs
」を参照してください。
-
次の例は、list-document-classifier-summaries
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
作成されたすべてのドキュメント分類子の概要を一覧表示するには
次の
list-document-classifier-summaries
の例では、作成されたすべてのドキュメント分類子の概要を一覧表示しています。aws comprehend list-document-classifier-summaries
出力:
{ "DocumentClassifierSummariesList": [ { "DocumentClassifierName": "example-classifier-1", "NumberOfVersions": 1, "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-13T22:07:59.825000+00:00", "LatestVersionName": "1", "LatestVersionStatus": "TRAINED" }, { "DocumentClassifierName": "example-classifier-2", "NumberOfVersions": 2, "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-13T21:54:59.589000+00:00", "LatestVersionName": "2", "LatestVersionStatus": "TRAINED" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「カスタムモデルの作成と管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListDocumentClassifierSummaries
」を参照してください。
-
次の例は、list-document-classifiers
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
すべてのドキュメント分類子を一覧表示するには
次の
list-document-classifiers
の例は、トレーニング済みおよびトレーニング中のすべてのドキュメント分類子モデルを一覧表示します。aws comprehend list-document-classifiers
出力:
{ "DocumentClassifierPropertiesList": [ { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINED", "SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00", "EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00", "TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00", "TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata" }, "OutputDataConfig": {}, "ClassifierMetadata": { "NumberOfLabels": 3, "NumberOfTrainedDocuments": 5016, "NumberOfTestDocuments": 557, "EvaluationMetrics": { "Accuracy": 0.9856, "Precision": 0.9919, "Recall": 0.9459, "F1Score": 0.9673, "MicroPrecision": 0.9856, "MicroRecall": 0.9856, "MicroF1Score": 0.9856, "HammingLoss": 0.0144 } }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle", "Mode": "MULTI_CLASS" }, { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINING", "SubmitTime": "2023-06-13T21:20:28.690000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata" }, "OutputDataConfig": {}, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle", "Mode": "MULTI_CLASS" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「カスタムモデルの作成と管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListDocumentClassifiers
」を参照してください。
-
次の例は、list-dominant-language-detection-jobs
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
すべての主要言語検出ジョブを一覧表示するには
次の
list-dominant-language-detection-jobs
の例では、進行中および完了したすべての非同期主要言語検出ジョブを一覧表示しています。aws comprehend list-dominant-language-detection-jobs
出力:
{ "DominantLanguageDetectionJobPropertiesList": [ { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:dominant-language-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "languageanalysis1", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-09T18:10:38.037000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T18:18:45.498000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-LANGUAGE-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" }, { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:dominant-language-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "languageanalysis2", "JobStatus": "STOPPED", "SubmitTime": "2023-06-09T18:16:33.690000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T18:24:40.608000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-LANGUAGE-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListDominantLanguageDetectionJobs
」を参照してください。
-
次の例は、list-endpoints
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
すべてのエンドポイントを一覧表示するには
次の
list-endpoints
の例では、すべてのアクティブなモデル固有のエンドポイントを一覧表示しています。aws comprehend list-endpoints
出力:
{ "EndpointPropertiesList": [ { "EndpointArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/ExampleClassifierEndpoint", "Status": "IN_SERVICE", "ModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1", "DesiredModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1", "DesiredInferenceUnits": 1, "CurrentInferenceUnits": 1, "CreationTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00", "LastModifiedTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00" }, { "EndpointArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/ExampleClassifierEndpoint2", "Status": "IN_SERVICE", "ModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2", "DesiredModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2", "DesiredInferenceUnits": 1, "CurrentInferenceUnits": 1, "CreationTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00", "LastModifiedTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のエンドポイントの管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListEndpoints
」を参照してください。
-
次の例は、list-entities-detection-jobs
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
すべてのエンティティ検出ジョブを一覧表示するには
次の
list-entities-detection-jobs
の例では、すべての非同期エンティティ検出ジョブを一覧表示しています。aws comprehend list-entities-detection-jobs
出力:
{ "EntitiesDetectionJobPropertiesList": [ { "JobId": "468af39c28ab45b83eb0c4ab9EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/468af39c28ab45b83eb0c4ab9EXAMPLE", "JobName": "example-entities-detection", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-08T20:57:46.476000+00:00", "EndTime": "2023-06-08T21:05:53.718000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-NER-468af39c28ab45b83eb0c4ab9EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" }, { "JobId": "809691caeaab0e71406f80a28EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/809691caeaab0e71406f80a28EXAMPLE", "JobName": "example-entities-detection-2", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-08T21:30:15.323000+00:00", "EndTime": "2023-06-08T21:40:23.509000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-NER-809691caeaab0e71406f80a28EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" }, { "JobId": "e00597c36b448b91d70dea165EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/e00597c36b448b91d70dea165EXAMPLE", "JobName": "example-entities-detection-3", "JobStatus": "STOPPED", "SubmitTime": "2023-06-08T22:19:28.528000+00:00", "EndTime": "2023-06-08T22:27:33.991000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-NER-e00597c36b448b91d70dea165EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「[Entities] (エンティティ)」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListEntitiesDetectionJobs
」を参照してください。
-
次のコード例は、list-entity-recognizer-summaries
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
作成されたすべてのエンティティレコグナイザーの概要を一覧表示するには
次の
list-entity-recognizer-summaries
の例では、すべてのエンティティレコグナイザーの概要を一覧表示しています。aws comprehend list-entity-recognizer-summaries
出力:
{ "EntityRecognizerSummariesList": [ { "RecognizerName": "entity-recognizer-3", "NumberOfVersions": 2, "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-15T23:15:07.621000+00:00", "LatestVersionName": "2", "LatestVersionStatus": "STOP_REQUESTED" }, { "RecognizerName": "entity-recognizer-2", "NumberOfVersions": 1, "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-14T22:55:27.805000+00:00", "LatestVersionName": "2" "LatestVersionStatus": "TRAINED" }, { "RecognizerName": "entity-recognizer-1", "NumberOfVersions": 1, "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-14T20:44:59.631000+00:00", "LatestVersionName": "1", "LatestVersionStatus": "TRAINED" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Custom entity recognition」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListEntityRecognizerSummaries
」を参照してください。
-
次のコード例は、list-entity-recognizers
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
すべてのカスタムエンティティレコグナイザーを一覧表示するには
次の
list-entity-recognizers
の例では、作成されたすべてのカスタムエンティティレコグナイザーを一覧表示しています。aws comprehend list-entity-recognizers
出力:
{ "EntityRecognizerPropertiesList": [ { "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/EntityRecognizer/version/1", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINED", "SubmitTime": "2023-06-14T20:44:59.631000+00:00", "EndTime": "2023-06-14T20:59:19.532000+00:00", "TrainingStartTime": "2023-06-14T20:48:52.811000+00:00", "TrainingEndTime": "2023-06-14T20:58:11.473000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "EntityTypes": [ { "Type": "BUSINESS" } ], "Documents": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/dataset/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "EntityList": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/entity.csv" } }, "RecognizerMetadata": { "NumberOfTrainedDocuments": 1814, "NumberOfTestDocuments": 486, "EvaluationMetrics": { "Precision": 100.0, "Recall": 100.0, "F1Score": 100.0 }, "EntityTypes": [ { "Type": "BUSINESS", "EvaluationMetrics": { "Precision": 100.0, "Recall": 100.0, "F1Score": 100.0 }, "NumberOfTrainMentions": 1520 } ] }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole", "VersionName": "1" }, { "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/entityrecognizer3", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINED", "SubmitTime": "2023-06-14T22:57:51.056000+00:00", "EndTime": "2023-06-14T23:14:13.894000+00:00", "TrainingStartTime": "2023-06-14T23:01:33.984000+00:00", "TrainingEndTime": "2023-06-14T23:13:02.984000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "EntityTypes": [ { "Type": "DEVICE" } ], "Documents": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/raw_txt.csv", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "EntityList": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/entity_list.csv" } }, "RecognizerMetadata": { "NumberOfTrainedDocuments": 4616, "NumberOfTestDocuments": 3489, "EvaluationMetrics": { "Precision": 98.54227405247813, "Recall": 100.0, "F1Score": 99.26578560939794 }, "EntityTypes": [ { "Type": "DEVICE", "EvaluationMetrics": { "Precision": 98.54227405247813, "Recall": 100.0, "F1Score": 99.26578560939794 }, "NumberOfTrainMentions": 2764 } ] }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Custom entity recognition」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListEntityRecognizers
」を参照してください。
-
次のコード例は、list-events-detection-jobs
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
すべてのイベント検出ジョブを一覧表示するには
次の
list-events-detection-jobs
の例では、すべての非同期イベント検出ジョブを一覧表示しています。aws comprehend list-events-detection-jobs
出力:
{ "EventsDetectionJobPropertiesList": [ { "JobId": "aa9593f9203e84f3ef032ce18EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1111222233333:events-detection-job/aa9593f9203e84f3ef032ce18EXAMPLE", "JobName": "events_job_1", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-12T19:14:57.751000+00:00", "EndTime": "2023-06-12T19:21:04.962000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket/EventsData/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/1111222233333-EVENTS-aa9593f9203e84f3ef032ce18EXAMPLE/output/" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1111222233333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "TargetEventTypes": [ "BANKRUPTCY", "EMPLOYMENT", "CORPORATE_ACQUISITION", "CORPORATE_MERGER", "INVESTMENT_GENERAL" ] }, { "JobId": "4a990a2f7e82adfca6e171135EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1111222233333:events-detection-job/4a990a2f7e82adfca6e171135EXAMPLE", "JobName": "events_job_2", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-12T19:55:43.702000+00:00", "EndTime": "2023-06-12T20:03:49.893000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket/EventsData/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/1111222233333-EVENTS-4a990a2f7e82adfca6e171135EXAMPLE/output/" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1111222233333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "TargetEventTypes": [ "BANKRUPTCY", "EMPLOYMENT", "CORPORATE_ACQUISITION", "CORPORATE_MERGER", "INVESTMENT_GENERAL" ] } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListEventsDetectionJobs
」を参照してください。
-
次のコード例は、list-flywheel-iteration-history
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
すべてのフライホイールイテレーション履歴を一覧表示するには
次の
list-flywheel-iteration-history
の例では、すべてのフライホイールイテレーションを一覧表示しています。aws comprehend list-flywheel-iteration-history --flywheel-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel
出力:
{ "FlywheelIterationPropertiesList": [ { "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel", "FlywheelIterationId": "20230619TEXAMPLE", "CreationTime": "2023-06-19T04:00:32.594000+00:00", "EndTime": "2023-06-19T04:00:49.248000+00:00", "Status": "COMPLETED", "Message": "FULL_ITERATION: Flywheel iteration performed all functions successfully.", "EvaluatedModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1", "EvaluatedModelMetrics": { "AverageF1Score": 0.7742663922375772, "AverageF1Score": 0.9876464664646313, "AveragePrecision": 0.9800000253081214, "AverageRecall": 0.9445600253081214, "AverageAccuracy": 0.9997281665190434 }, "EvaluationManifestS3Prefix": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-flywheel/schemaVersion=1/20230619TEXAMPLE/evaluation/20230619TEXAMPLE/" }, { "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-2", "FlywheelIterationId": "20230616TEXAMPLE", "CreationTime": "2023-06-16T21:10:26.385000+00:00", "EndTime": "2023-06-16T23:33:16.827000+00:00", "Status": "COMPLETED", "Message": "FULL_ITERATION: Flywheel iteration performed all functions successfully.", "EvaluatedModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/spamvshamclassify/version/1", "EvaluatedModelMetrics": { "AverageF1Score": 0.7742663922375772, "AverageF1Score": 0.9767700253081214, "AveragePrecision": 0.9767700253081214, "AverageRecall": 0.9767700253081214, "AverageAccuracy": 0.9858281665190434 }, "EvaluationManifestS3Prefix": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-flywheel-2/schemaVersion=1/20230616TEXAMPLE/evaluation/20230616TEXAMPLE/" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListFlywheelIterationHistory
」を参照してください。
-
次の例は、list-flywheels
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
すべてのフライホイールを一覧表示するには
次の
list-flywheels
の例では、作成されたすべてのフライホイールを一覧表示しています。aws comprehend list-flywheels
出力:
{ "FlywheelSummaryList": [ { "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-1", "ActiveModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier/version/1", "DataLakeS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-flywheel-1/schemaVersion=1/20230616T200543Z/", "Status": "ACTIVE", "ModelType": "DOCUMENT_CLASSIFIER", "CreationTime": "2023-06-16T20:05:43.242000+00:00", "LastModifiedTime": "2023-06-19T04:00:43.027000+00:00", "LatestFlywheelIteration": "20230619T040032Z" }, { "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-2", "ActiveModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2/version/1", "DataLakeS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-flywheel-2/schemaVersion=1/20220616T200543Z/", "Status": "ACTIVE", "ModelType": "DOCUMENT_CLASSIFIER", "CreationTime": "2022-06-16T20:05:43.242000+00:00", "LastModifiedTime": "2022-06-19T04:00:43.027000+00:00", "LatestFlywheelIteration": "20220619T040032Z" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListFlywheels
」を参照してください。
-
次の例は、list-key-phrases-detection-jobs
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
すべてのキーフレーズ検出ジョブを一覧表示するには
次の
list-key-phrases-detection-jobs
の例では、進行中および完了したすべての非同期キーフレーズ検出ジョブを一覧表示しています。aws comprehend list-key-phrases-detection-jobs
出力:
{ "KeyPhrasesDetectionJobPropertiesList": [ { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "keyphrasesanalysis1", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-08T22:31:43.767000+00:00", "EndTime": "2023-06-08T22:39:52.565000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket/AsyncBatchJobs/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-KP-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" }, { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a33EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a33EXAMPLE", "JobName": "keyphrasesanalysis2", "JobStatus": "STOPPED", "SubmitTime": "2023-06-08T22:57:52.154000+00:00", "EndTime": "2023-06-08T23:05:48.385000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-KP-123456abcdeb0e11022f22a33EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" }, { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a44EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a44EXAMPLE", "JobName": "keyphrasesanalysis3", "JobStatus": "FAILED", "Message": "NO_READ_ACCESS_TO_INPUT: The provided data access role does not have proper access to the input data.", "SubmitTime": "2023-06-09T16:47:04.029000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T16:47:18.413000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-KP-123456abcdeb0e11022f22a44EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListKeyPhrasesDetectionJobs
」を参照してください。
-
次のコード例は、list-pii-entities-detection-jobs
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
すべての PII エンティティ検出ジョブを一覧表示するには
次の
list-pii-entities-detection-jobs
の例では、進行中および完了したすべての非同期 PII 検出ジョブを一覧表示しています。aws comprehend list-pii-entities-detection-jobs
出力:
{ "PiiEntitiesDetectionJobPropertiesList": [ { "JobId": "6f9db0c42d0c810e814670ee4EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/6f9db0c42d0c810e814670ee4EXAMPLE", "JobName": "example-pii-detection-job", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-09T21:02:46.241000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T21:12:52.602000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket/111122223333-PII-6f9db0c42d0c810e814670ee4EXAMPLE/output/" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "Mode": "ONLY_OFFSETS" }, { "JobId": "d927562638cfa739331a99b3cEXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/d927562638cfa739331a99b3cEXAMPLE", "JobName": "example-pii-detection-job-2", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-09T21:20:58.211000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T21:31:06.027000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-PII-d927562638cfa739331a99b3cEXAMPLE/output/" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "Mode": "ONLY_OFFSETS" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListPiiEntitiesDetectionJobs
」を参照してください。
-
次の例は、list-sentiment-detection-jobs
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
すべての感情検出ジョブを一覧表示するには
次の
list-sentiment-detection-jobs
の例では、進行中および完了したすべての非同期感情検出ジョブを一覧表示しています。aws comprehend list-sentiment-detection-jobs
出力:
{ "SentimentDetectionJobPropertiesList": [ { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "example-sentiment-detection-job", "JobStatus": "IN_PROGRESS", "SubmitTime": "2023-06-09T22:42:20.545000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T22:52:27.416000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" }, { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2", "JobName": "example-sentiment-detection-job-2", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-09T23:16:15.956000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T23:26:00.168000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData2", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListSentimentDetectionJobs
」を参照してください。
-
次の例は、list-tags-for-resource
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
リソースのタグを一覧表示するには
次の
list-tags-for-resource
の例では、Amazon Comprehend リソースのタグを一覧表示しています。aws comprehend list-tags-for-resource \ --resource-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
出力:
{ "ResourceArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1", "Tags": [ { "Key": "Department", "Value": "Finance" }, { "Key": "location", "Value": "Seattle" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Tagging your resources」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListTagsForResource
」を参照してください。
-
次のコード例は、list-targeted-sentiment-detection-jobs
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
すべてのターゲット感情検出ジョブを一覧表示するには
次の
list-targeted-sentiment-detection-jobs
の例では、進行中および完了したすべての非同期ターゲット感情検出ジョブを一覧表示しています。aws comprehend list-targeted-sentiment-detection-jobs
出力:
{ "TargetedSentimentDetectionJobPropertiesList": [ { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:targeted-sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName": "example-targeted-sentiment-detection-job", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-09T22:42:20.545000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T22:52:27.416000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-IOrole" }, { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:targeted-sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2", "JobName": "example-targeted-sentiment-detection-job-2", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-09T23:16:15.956000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T23:26:00.168000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData2", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz" }, "LanguageCode": "en", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListTargetedSentimentDetectionJobs
」を参照してください。
-
次の例は、list-topics-detection-jobs
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
トピック検出ジョブをすべて一覧表示するには
次の
list-topics-detection-jobs
の例では、進行中および完了した非同期トピック検出ジョブをすべて一覧表示します。aws comprehend list-topics-detection-jobs
出力:
{ "TopicsDetectionJobPropertiesList": [ { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobName" "topic-analysis-1" "JobStatus": "IN_PROGRESS", "SubmitTime": "2023-06-09T18:40:35.384000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T18:46:41.936000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz" }, "NumberOfTopics": 10, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" }, { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2", "JobName": "topic-analysis-2", "JobStatus": "COMPLETED", "SubmitTime": "2023-06-09T18:44:43.414000+00:00", "EndTime": "2023-06-09T18:50:50.872000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz" }, "NumberOfTopics": 10, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" }, { "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3", "JobName": "topic-analysis-2", "JobStatus": "IN_PROGRESS", "SubmitTime": "2023-06-09T18:50:56.737000+00:00", "InputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket", "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE" }, "OutputDataConfig": { "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3/output/output.tar.gz" }, "NumberOfTopics": 10, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" } ] }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「ListTopicsDetectionJobs
」を参照してください。
-
次のコード例は、put-resource-policy
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
リソースベースのポリシーをアタッチするには
次の
put-resource-policy
の例では、リソースベースのポリシーをモデルにアタッチして、別の AWS アカウントでインポートできるようにしています。ポリシーがアカウント111122223333
のモデルにアタッチされ、アカウント444455556666
がモデルをインポートできます。aws comprehend put-resource-policy \ --resource-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
\ --resource-policy '{"Version":"2012-10-17","Statement":[{"Effect":"Allow","Action":"comprehend:ImportModel","Resource":"*","Principal":{"AWS":["arn:aws:iam::444455556666:root"]}}]}
'出力:
{ "PolicyRevisionId": "aaa111d069d07afaa2aa3106aEXAMPLE" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Copying custom models between AWS accounts」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「PutResourcePolicy
」を参照してください。
-
次のコード例は、start-document-classification-job
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
ドキュメント分類ジョブを開始するには
次の
start-document-classification-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルに対して、カスタムモデルを使用してドキュメント分類ジョブを開始します。この例では、入力 S3 バケットには、SampleSMStext1.txt
、SampleSMStext2.txt
、SampleSMStext3.txt
が含まれています。このモデルは以前、迷惑メールと迷惑メールでない正規のメール、または SMS メッセージにドキュメントを分類するトレーニングを受けていました。ジョブが完了すると、output.tar.gz
は--output-data-config
タグで指定された場所に配置されます。output.tar.gz
には各ドキュメントの分類を一覧表示するpredictions.jsonl
が含まれています。Json の出力は、1 ファイルに 1 行で出力されますが、ここでは読みやすい形式で表示されています。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-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
\ --document-classifier-arnarn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/12
SampleSMStext1.txt
の内容:"CONGRATULATIONS! TXT 2155550100 to win $5000"
SampleSMStext2.txt
の内容:"Hi, when do you want me to pick you up from practice?"
SampleSMStext3.txt
の内容:"Plz send bank account # to 2155550100 to claim prize!!"
出力:
{ "JobId": "e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE", "JobStatus": "SUBMITTED" }
predictions.jsonl
の内容:{"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}]}
詳細については、「Amazon Comprehend 開発者ガイド」の「カスタム分類」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartDocumentClassificationJob
」を参照してください。
-
次の例は、start-dominant-language-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期言語検出ジョブを開始するには
次の
start-dominant-language-detection-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルに対して非同期言語検出ジョブを開始します。この例の S3 バケットにはSampletext1.txt
が含まれています。ジョブが完了すると、output
フォルダが--output-data-config
タグで指定された場所に配置されます。フォルダにはoutput.txt
が含まれており、これには各テキストファイルの主要言語と、予測ごとの事前トレーニング済みモデルの信頼スコアが含まれています。aws comprehend start-dominant-language-detection-job \ --job-name
example_language_analysis_job
\ --language-codeen
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/"
\ --output-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/"
\ --data-access-role-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
\ --language-codeen
Sampletext1.txt の内容:
"Physics is the natural science that involves the study of matter and its motion and behavior through space and time, along with related concepts such as energy and force."
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:dominant-language-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobStatus": "SUBMITTED" }
output.txt
の内容:{"File": "Sampletext1.txt", "Languages": [{"LanguageCode": "en", "Score": 0.9913753867149353}], "Line": 0}
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartDominantLanguageDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、start-entities-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
例 1: 事前トレーニング済みモデルを使用して標準エンティティ検出ジョブを開始するには
次の
start-entities-detection-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルに対して非同期エンティティ検出ジョブを開始します。この例の S3 バケットにはSampletext1.txt
、Sampletext2.txt
、Sampletext3.txt
が含まれています。ジョブが完了すると、output
フォルダが--output-data-config
タグで指定された場所に配置されます。フォルダにはoutput.txt
が含まれており、これには各テキストファイル内で検出されたすべての名前付きエンティティと、予測ごとの事前トレーニング済みモデルの信頼スコアが一覧表示されています。Json の出力は、入力ファイルごとに 1 行に出力されますが、ここでは読みやすい形式で表示されています。aws comprehend start-entities-detection-job \ --job-name
entitiestest
\ --language-codeen
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/"
\ --output-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/"
\ --data-access-role-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
\ --language-codeen
Sampletext1.txt
の内容:"Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st."
Sampletext2.txt
の内容:"Dear Max, based on your autopay settings for your account example1.org account, we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. "
Sampletext3.txt
の内容:"Jane, please submit any customer feedback from this weekend to AnySpa, 123 Main St, Anywhere and send comments to Alice at AnySpa@example.com."
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobStatus": "SUBMITTED" }
読みやすいように行にインデントを加えた
output.txt
の内容:{ "Entities": [ { "BeginOffset": 6, "EndOffset": 15, "Score": 0.9994006636420306, "Text": "Zhang Wei", "Type": "PERSON" }, { "BeginOffset": 22, "EndOffset": 26, "Score": 0.9976647915128143, "Text": "John", "Type": "PERSON" }, { "BeginOffset": 33, "EndOffset": 67, "Score": 0.9984608700836206, "Text": "AnyCompany Financial Services, LLC", "Type": "ORGANIZATION" }, { "BeginOffset": 88, "EndOffset": 107, "Score": 0.9868521019555556, "Text": "1111-XXXX-1111-XXXX", "Type": "OTHER" }, { "BeginOffset": 133, "EndOffset": 139, "Score": 0.998242565709204, "Text": "$24.53", "Type": "QUANTITY" }, { "BeginOffset": 155, "EndOffset": 164, "Score": 0.9993039263159287, "Text": "July 31st", "Type": "DATE" } ], "File": "SampleText1.txt", "Line": 0 } { "Entities": [ { "BeginOffset": 5, "EndOffset": 8, "Score": 0.9866232147545232, "Text": "Max", "Type": "PERSON" }, { "BeginOffset": 156, "EndOffset": 166, "Score": 0.9797723450933329, "Text": "XXXXXX1111", "Type": "OTHER" }, { "BeginOffset": 191, "EndOffset": 200, "Score": 0.9247838572396843, "Text": "XXXXX0000", "Type": "OTHER" } ], "File": "SampleText2.txt", "Line": 0 } { "Entities": [ { "Score": 0.9990532994270325, "Type": "PERSON", "Text": "Jane", "BeginOffset": 0, "EndOffset": 4 }, { "Score": 0.9519651532173157, "Type": "DATE", "Text": "this weekend", "BeginOffset": 47, "EndOffset": 59 }, { "Score": 0.5566426515579224, "Type": "ORGANIZATION", "Text": "AnySpa", "BeginOffset": 63, "EndOffset": 69 }, { "Score": 0.8059805631637573, "Type": "LOCATION", "Text": "123 Main St, Anywhere", "BeginOffset": 71, "EndOffset": 92 }, { "Score": 0.998830258846283, "Type": "PERSON", "Text": "Alice", "BeginOffset": 114, "EndOffset": 119 }, { "Score": 0.997818112373352, "Type": "OTHER", "Text": "AnySpa@example.com", "BeginOffset": 123, "EndOffset": 138 } ], "File": "SampleText3.txt", "Line": 0 }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
例 2: カスタムエンティティ検出ジョブを開始するには
次の
start-entities-detection-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルに対して非同期カスタムエンティティ検出ジョブを開始します。この例では、S3 バケットにSampleFeedback1.txt
、SampleFeedback2.txt
、SampleFeedback3.txt
が含まれています。エンティティレコグナイザーモデルは、デバイス名を認識するためにカスタマーサポートフィードバックでトレーニングされました。ジョブが完了すると、output
フォルダが--output-data-config
タグで指定された場所に配置されます。フォルダにはoutput.txt
が含まれており、これには各テキストファイル内で検出されたすべての名前付きエンティティと、予測ごとの事前トレーニング済みモデルの信頼スコアが一覧表示されています。Json の出力は、1 ファイルに 1 行で出力されますが、ここでは読みやすい形式で表示されています。aws comprehend start-entities-detection-job \ --job-name
customentitiestest
\ --entity-recognizer-arn"arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/entityrecognizer"
\ --language-codeen
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/"
\ --output-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/"
\ --data-access-role-arn"arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-IOrole"
SampleFeedback1.txt
の内容:"I've been on the AnyPhone app have had issues for 24 hours when trying to pay bill. Cannot make payment. Sigh. | Oh man! Lets get that app up and running. DM me, and we can get to work!"
SampleFeedback2.txt
の内容:"Hi, I have a discrepancy with my new bill. Could we get it sorted out? A rep added stuff I didnt sign up for when I did my AnyPhone 10 upgrade. | We can absolutely get this sorted!"
SampleFeedback3.txt
の内容:"Is the by 1 get 1 free AnySmartPhone promo still going on? | Hi Christian! It ended yesterday, send us a DM if you have any questions and we can take a look at your options!"
出力:
{ "JobId": "019ea9edac758806850fa8a79ff83021", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/019ea9edac758806850fa8a79ff83021", "JobStatus": "SUBMITTED" }
読みやすいように行にインデントを加えた
output.txt
の内容:{ "Entities": [ { "BeginOffset": 17, "EndOffset": 25, "Score": 0.9999728210205924, "Text": "AnyPhone", "Type": "DEVICE" } ], "File": "SampleFeedback1.txt", "Line": 0 } { "Entities": [ { "BeginOffset": 123, "EndOffset": 133, "Score": 0.9999892116761524, "Text": "AnyPhone 10", "Type": "DEVICE" } ], "File": "SampleFeedback2.txt", "Line": 0 } { "Entities": [ { "BeginOffset": 23, "EndOffset": 35, "Score": 0.9999971389852362, "Text": "AnySmartPhone", "Type": "DEVICE" } ], "File": "SampleFeedback3.txt", "Line": 0 }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Custom entity recognition」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartEntitiesDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、start-events-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期イベント検出ジョブを開始するには
次の
start-events-detection-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルに対して非同期イベント検出ジョブを開始します。考えられるターゲットイベントタイプには、BANKRUPCTY
、EMPLOYMENT
、CORPORATE_ACQUISITION
、INVESTMENT_GENERAL
、CORPORATE_MERGER
、IPO
、RIGHTS_ISSUE
、SECONDARY_OFFERING
、SHELF_OFFERING
、TENDER_OFFERING
、STOCK_SPLIT
があります。この例の S3 バケットにはSampleText1.txt
、SampleText2.txt
、SampleText3.txt
が含まれています。ジョブが完了すると、output
フォルダが--output-data-config
タグで指定された場所に配置されます。フォルダにはSampleText1.txt.out
、SampleText2.txt.out
、SampleText3.txt.out
が含まれています。Json の出力は、1 ファイルに 1 行で出力されますが、ここでは読みやすい形式で表示されています。aws comprehend start-events-detection-job \ --job-name
events-detection-1
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/EventsData"
\ --output-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/"
\ --data-access-role-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole
\ --language-codeen
\ --target-event-types"BANKRUPTCY"
"EMPLOYMENT"
"CORPORATE_ACQUISITION"
"CORPORATE_MERGER"
"INVESTMENT_GENERAL"
SampleText1.txt
の内容:"Company AnyCompany grew by increasing sales and through acquisitions. After purchasing competing firms in 2020, AnyBusiness, a part of the AnyBusinessGroup, gave Jane Does firm a going rate of one cent a gallon or forty-two cents a barrel."
SampleText2.txt
の内容:"In 2021, AnyCompany officially purchased AnyBusiness for 100 billion dollars, surprising and exciting the shareholders."
SampleText3.txt
の内容:"In 2022, AnyCompany stock crashed 50. Eventually later that year they filed for bankruptcy."
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:events-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobStatus": "SUBMITTED" }
読みやすいように行にインデントを加えた
SampleText1.txt.out
の内容:{ "Entities": [ { "Mentions": [ { "BeginOffset": 8, "EndOffset": 18, "Score": 0.99977, "Text": "AnyCompany", "Type": "ORGANIZATION", "GroupScore": 1 }, { "BeginOffset": 112, "EndOffset": 123, "Score": 0.999747, "Text": "AnyBusiness", "Type": "ORGANIZATION", "GroupScore": 0.979826 }, { "BeginOffset": 171, "EndOffset": 175, "Score": 0.999615, "Text": "firm", "Type": "ORGANIZATION", "GroupScore": 0.871647 } ] }, { "Mentions": [ { "BeginOffset": 97, "EndOffset": 102, "Score": 0.987687, "Text": "firms", "Type": "ORGANIZATION", "GroupScore": 1 } ] }, { "Mentions": [ { "BeginOffset": 103, "EndOffset": 110, "Score": 0.999458, "Text": "in 2020", "Type": "DATE", "GroupScore": 1 } ] }, { "Mentions": [ { "BeginOffset": 160, "EndOffset": 168, "Score": 0.999649, "Text": "John Doe", "Type": "PERSON", "GroupScore": 1 } ] } ], "Events": [ { "Type": "CORPORATE_ACQUISITION", "Arguments": [ { "EntityIndex": 0, "Role": "INVESTOR", "Score": 0.99977 } ], "Triggers": [ { "BeginOffset": 56, "EndOffset": 68, "Score": 0.999967, "Text": "acquisitions", "Type": "CORPORATE_ACQUISITION", "GroupScore": 1 } ] }, { "Type": "CORPORATE_ACQUISITION", "Arguments": [ { "EntityIndex": 1, "Role": "INVESTEE", "Score": 0.987687 }, { "EntityIndex": 2, "Role": "DATE", "Score": 0.999458 }, { "EntityIndex": 3, "Role": "INVESTOR", "Score": 0.999649 } ], "Triggers": [ { "BeginOffset": 76, "EndOffset": 86, "Score": 0.999973, "Text": "purchasing", "Type": "CORPORATE_ACQUISITION", "GroupScore": 1 } ] } ], "File": "SampleText1.txt", "Line": 0 }
SampleText2.txt.out
の内容:{ "Entities": [ { "Mentions": [ { "BeginOffset": 0, "EndOffset": 7, "Score": 0.999473, "Text": "In 2021", "Type": "DATE", "GroupScore": 1 } ] }, { "Mentions": [ { "BeginOffset": 9, "EndOffset": 19, "Score": 0.999636, "Text": "AnyCompany", "Type": "ORGANIZATION", "GroupScore": 1 } ] }, { "Mentions": [ { "BeginOffset": 45, "EndOffset": 56, "Score": 0.999712, "Text": "AnyBusiness", "Type": "ORGANIZATION", "GroupScore": 1 } ] }, { "Mentions": [ { "BeginOffset": 61, "EndOffset": 80, "Score": 0.998886, "Text": "100 billion dollars", "Type": "MONETARY_VALUE", "GroupScore": 1 } ] } ], "Events": [ { "Type": "CORPORATE_ACQUISITION", "Arguments": [ { "EntityIndex": 3, "Role": "AMOUNT", "Score": 0.998886 }, { "EntityIndex": 2, "Role": "INVESTEE", "Score": 0.999712 }, { "EntityIndex": 0, "Role": "DATE", "Score": 0.999473 }, { "EntityIndex": 1, "Role": "INVESTOR", "Score": 0.999636 } ], "Triggers": [ { "BeginOffset": 31, "EndOffset": 40, "Score": 0.99995, "Text": "purchased", "Type": "CORPORATE_ACQUISITION", "GroupScore": 1 } ] } ], "File": "SampleText2.txt", "Line": 0 }
SampleText3.txt.out
の内容:{ "Entities": [ { "Mentions": [ { "BeginOffset": 9, "EndOffset": 19, "Score": 0.999774, "Text": "AnyCompany", "Type": "ORGANIZATION", "GroupScore": 1 }, { "BeginOffset": 66, "EndOffset": 70, "Score": 0.995717, "Text": "they", "Type": "ORGANIZATION", "GroupScore": 0.997626 } ] }, { "Mentions": [ { "BeginOffset": 50, "EndOffset": 65, "Score": 0.999656, "Text": "later that year", "Type": "DATE", "GroupScore": 1 } ] } ], "Events": [ { "Type": "BANKRUPTCY", "Arguments": [ { "EntityIndex": 1, "Role": "DATE", "Score": 0.999656 }, { "EntityIndex": 0, "Role": "FILER", "Score": 0.995717 } ], "Triggers": [ { "BeginOffset": 81, "EndOffset": 91, "Score": 0.999936, "Text": "bankruptcy", "Type": "BANKRUPTCY", "GroupScore": 1 } ] } ], "File": "SampleText3.txt", "Line": 0 }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartEventsDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、start-flywheel-iteration
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
フライホイールイテレーションを開始するには
次の
start-flywheel-iteration
の例では、フライホイールイテレーションを開始しています。このオペレーションでは、フライホイール内の新しいデータセットを使用して、新しいモデルバージョンをトレーニングしています。aws comprehend start-flywheel-iteration \ --flywheel-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel
出力:
{ "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel", "FlywheelIterationId": "12345123TEXAMPLE" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartFlywheelIteration
」を参照してください。
-
次のコード例は、start-key-phrases-detection-job
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
キーフレーズ検出ジョブを開始するには
次の
start-key-phrases-detection-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルに対して非同期キーフレーズ検出ジョブを開始しています。この例の S3 バケットにはSampletext1.txt
、Sampletext2.txt
、Sampletext3.txt
が含まれています。ジョブが完了すると、output
フォルダが--output-data-config
タグで指定された場所に配置されます。フォルダにはoutput.txt
ファイルが含まれており、これには各テキストファイル内で検出されたすべてのキーフレーズと、予測ごとの事前トレーニング済みモデルの信頼スコアが含まれています。Json の出力は、1 ファイルに 1 行で出力されますが、ここでは読みやすい形式で表示されています。aws comprehend start-key-phrases-detection-job \ --job-name
keyphrasesanalysistest1
\ --language-codeen
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/"
\ --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"
\ --language-codeen
Sampletext1.txt
の内容:"Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st."
Sampletext2.txt
の内容:"Dear Max, based on your autopay settings for your account Internet.org account, we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. "
Sampletext3.txt
の内容:"Jane, please submit any customer feedback from this weekend to Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere and send comments to Alice at AnySpa@example.com."
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobStatus": "SUBMITTED" }
読みやすいように行にインデントを加えた
output.txt
の内容:{ "File": "SampleText1.txt", "KeyPhrases": [ { "BeginOffset": 6, "EndOffset": 15, "Score": 0.9748965572679326, "Text": "Zhang Wei" }, { "BeginOffset": 22, "EndOffset": 26, "Score": 0.9997344722354619, "Text": "John" }, { "BeginOffset": 28, "EndOffset": 62, "Score": 0.9843791074032948, "Text": "Your AnyCompany Financial Services" }, { "BeginOffset": 64, "EndOffset": 107, "Score": 0.8976122401721824, "Text": "LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX" }, { "BeginOffset": 112, "EndOffset": 129, "Score": 0.9999612982629748, "Text": "a minimum payment" }, { "BeginOffset": 133, "EndOffset": 139, "Score": 0.99975728947036, "Text": "$24.53" }, { "BeginOffset": 155, "EndOffset": 164, "Score": 0.9940866241449973, "Text": "July 31st" } ], "Line": 0 } { "File": "SampleText2.txt", "KeyPhrases": [ { "BeginOffset": 0, "EndOffset": 8, "Score": 0.9974021100118472, "Text": "Dear Max" }, { "BeginOffset": 19, "EndOffset": 40, "Score": 0.9961120519515884, "Text": "your autopay settings" }, { "BeginOffset": 45, "EndOffset": 78, "Score": 0.9980620070116009, "Text": "your account Internet.org account" }, { "BeginOffset": 97, "EndOffset": 109, "Score": 0.999919660140754, "Text": "your payment" }, { "BeginOffset": 113, "EndOffset": 125, "Score": 0.9998370719754205, "Text": "the due date" }, { "BeginOffset": 131, "EndOffset": 166, "Score": 0.9955068678502509, "Text": "your bank account number XXXXXX1111" }, { "BeginOffset": 172, "EndOffset": 200, "Score": 0.8653433315829526, "Text": "the routing number XXXXX0000" } ], "Line": 0 } { "File": "SampleText3.txt", "KeyPhrases": [ { "BeginOffset": 0, "EndOffset": 4, "Score": 0.9142947833681668, "Text": "Jane" }, { "BeginOffset": 20, "EndOffset": 41, "Score": 0.9984325676596763, "Text": "any customer feedback" }, { "BeginOffset": 47, "EndOffset": 59, "Score": 0.9998782448150636, "Text": "this weekend" }, { "BeginOffset": 63, "EndOffset": 75, "Score": 0.99866741830757, "Text": "Sunshine Spa" }, { "BeginOffset": 77, "EndOffset": 88, "Score": 0.9695803485466054, "Text": "123 Main St" }, { "BeginOffset": 108, "EndOffset": 116, "Score": 0.9997065928550928, "Text": "comments" }, { "BeginOffset": 120, "EndOffset": 125, "Score": 0.9993466833825161, "Text": "Alice" }, { "BeginOffset": 129, "EndOffset": 144, "Score": 0.9654563612885667, "Text": "AnySpa@example.com" } ], "Line": 0 }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartKeyPhrasesDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、start-pii-entities-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期 PII 検出ジョブを開始するには
次の
start-pii-entities-detection-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルに対して非同期の個人を特定できる情報 (PII) エンティティ検出ジョブを開始します。この例の S3 バケットにはSampletext1.txt
、Sampletext2.txt
、Sampletext3.txt
が含まれています。ジョブが完了すると、output
フォルダが--output-data-config
タグで指定された場所に配置されます。フォルダには、各テキストファイル内の名前付きエンティティを一覧表示しているSampleText1.txt.out
、SampleText2.txt.out
、SampleText3.txt.out
が含まれています。Json の出力は、1 ファイルに 1 行で出力されますが、ここでは読みやすい形式で表示されています。aws comprehend start-pii-entities-detection-job \ --job-name
entities_test
\ --language-codeen
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/"
\ --output-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/"
\ --data-access-role-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
\ --language-codeen
\ --modeONLY_OFFSETS
Sampletext1.txt
の内容:"Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st."
Sampletext2.txt
の内容:"Dear Max, based on your autopay settings for your account Internet.org account, we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. "
Sampletext3.txt
の内容:"Jane, please submit any customer feedback from this weekend to Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere and send comments to Alice at AnySpa@example.com."
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobStatus": "SUBMITTED" }
読みやすいように行にインデントを加えた
SampleText1.txt.out
の内容:{ "Entities": [ { "BeginOffset": 6, "EndOffset": 15, "Type": "NAME", "Score": 0.9998490510222595 }, { "BeginOffset": 22, "EndOffset": 26, "Type": "NAME", "Score": 0.9998937958019426 }, { "BeginOffset": 88, "EndOffset": 107, "Type": "CREDIT_DEBIT_NUMBER", "Score": 0.9554297245278491 }, { "BeginOffset": 155, "EndOffset": 164, "Type": "DATE_TIME", "Score": 0.9999720462925257 } ], "File": "SampleText1.txt", "Line": 0 }
読みやすいように行にインデントを加えた
SampleText2.txt.out
の内容:{ "Entities": [ { "BeginOffset": 5, "EndOffset": 8, "Type": "NAME", "Score": 0.9994390774924007 }, { "BeginOffset": 58, "EndOffset": 70, "Type": "URL", "Score": 0.9999958276922101 }, { "BeginOffset": 156, "EndOffset": 166, "Type": "BANK_ACCOUNT_NUMBER", "Score": 0.9999721058045592 }, { "BeginOffset": 191, "EndOffset": 200, "Type": "BANK_ROUTING", "Score": 0.9998968945989909 } ], "File": "SampleText2.txt", "Line": 0 }
読みやすいように行にインデントを加えた
SampleText3.txt.out
の内容:{ "Entities": [ { "BeginOffset": 0, "EndOffset": 4, "Type": "NAME", "Score": 0.999949934606805 }, { "BeginOffset": 77, "EndOffset": 88, "Type": "ADDRESS", "Score": 0.9999035300466904 }, { "BeginOffset": 120, "EndOffset": 125, "Type": "NAME", "Score": 0.9998203838716296 }, { "BeginOffset": 129, "EndOffset": 144, "Type": "EMAIL", "Score": 0.9998313473105228 } ], "File": "SampleText3.txt", "Line": 0 }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartPiiEntitiesDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、start-sentiment-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期感情分析ジョブを開始するには
次の
start-sentiment-detection-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルに対して非同期感情分析検出ジョブを開始します。この例の S3 バケットフォルダにはSampleMovieReview1.txt
、SampleMovieReview2.txt
、SampleMovieReview3.txt
が含まれています。ジョブが完了すると、output
フォルダが--output-data-config
タグで指定された場所に配置されます。フォルダにはoutput.txt
ファイルが含まれており、これには各テキストファイルの一般的な感情と、予測ごとの事前トレーニング済みモデルの信頼スコアが含まれています。Json の出力は、1 ファイルに 1 行で出力されますが、ここでは読みやすい形式で表示されています。aws comprehend start-sentiment-detection-job \ --job-name
example-sentiment-detection-job
\ --language-codeen
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData"
\ --output-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/"
\ --data-access-role-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
SampleMovieReview1.txt
の内容:"The film, AnyMovie2, is fairly predictable and just okay."
SampleMovieReview2.txt
の内容:"AnyMovie2 is the essential sci-fi film that I grew up watching when I was a kid. I highly recommend this movie."
SampleMovieReview3.txt
の内容:"Don't get fooled by the 'awards' for AnyMovie2. All parts of the film were poorly stolen from other modern directors."
出力:
{ "JobId": "0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:sentiment-detection-job/0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3", "JobStatus": "SUBMITTED" }
読みやすいように行にインデントを加えた
output.txt
の内容:{ "File": "SampleMovieReview1.txt", "Line": 0, "Sentiment": "MIXED", "SentimentScore": { "Mixed": 0.6591159105300903, "Negative": 0.26492202281951904, "Neutral": 0.035430654883384705, "Positive": 0.04053137078881264 } } { "File": "SampleMovieReview2.txt", "Line": 0, "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Mixed": 0.000008718466233403888, "Negative": 0.00006134175055194646, "Neutral": 0.0002941041602753103, "Positive": 0.9996358156204224 } } { "File": "SampleMovieReview3.txt", "Line": 0, "Sentiment": "NEGATIVE", "SentimentScore": { "Mixed": 0.004146667663007975, "Negative": 0.9645107984542847, "Neutral": 0.016559595242142677, "Positive": 0.014782938174903393 } } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartSentimentDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、start-targeted-sentiment-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期ターゲット感情分析ジョブを開始するには
次の
start-targeted-sentiment-detection-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルに対して非同期ターゲット感情分析検出ジョブを開始しています。この例の S3 バケットフォルダにはSampleMovieReview1.txt
、SampleMovieReview2.txt
、SampleMovieReview3.txt
が含まれています。ジョブが完了すると、output.tar.gz
が--output-data-config
タグで指定された場所に配置されます。output.tar.gz
には、ファイルSampleMovieReview1.txt.out
、SampleMovieReview2.txt.out
、SampleMovieReview3.txt.out
が含まれており、それぞれには 1 つの入力テキストファイルの名前付きエンティティと関連する感情がすべて含まれています。aws comprehend start-targeted-sentiment-detection-job \ --job-name
targeted_movie_review_analysis1
\ --language-codeen
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData"
\ --output-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/"
\ --data-access-role-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
SampleMovieReview1.txt
の内容:"The film, AnyMovie, is fairly predictable and just okay."
SampleMovieReview2.txt
の内容:"AnyMovie is the essential sci-fi film that I grew up watching when I was a kid. I highly recommend this movie."
SampleMovieReview3.txt
の内容:"Don't get fooled by the 'awards' for AnyMovie. All parts of the film were poorly stolen from other modern directors."
出力:
{ "JobId": "0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:targeted-sentiment-detection-job/0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3", "JobStatus": "SUBMITTED" }
読みやすいように行にインデントを加えた
SampleMovieReview1.txt.out
の内容:{ "Entities": [ { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "BeginOffset": 4, "EndOffset": 8, "Score": 0.994972, "GroupScore": 1, "Text": "film", "Type": "MOVIE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Mixed": 0, "Negative": 0, "Neutral": 1, "Positive": 0 } } } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "BeginOffset": 10, "EndOffset": 18, "Score": 0.631368, "GroupScore": 1, "Text": "AnyMovie", "Type": "ORGANIZATION", "MentionSentiment": { "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Mixed": 0.001729, "Negative": 0.000001, "Neutral": 0.000318, "Positive": 0.997952 } } } ] } ], "File": "SampleMovieReview1.txt", "Line": 0 }
読みやすいように行にインデントを加えた
SampleMovieReview2.txt.out
の内容:{ "Entities": [ { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "BeginOffset": 0, "EndOffset": 8, "Score": 0.854024, "GroupScore": 1, "Text": "AnyMovie", "Type": "MOVIE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Mixed": 0, "Negative": 0, "Neutral": 0.000007, "Positive": 0.999993 } } }, { "BeginOffset": 104, "EndOffset": 109, "Score": 0.999129, "GroupScore": 0.502937, "Text": "movie", "Type": "MOVIE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Mixed": 0, "Negative": 0, "Neutral": 0, "Positive": 1 } } }, { "BeginOffset": 33, "EndOffset": 37, "Score": 0.999823, "GroupScore": 0.999252, "Text": "film", "Type": "MOVIE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Mixed": 0, "Negative": 0, "Neutral": 0.000001, "Positive": 0.999999 } } } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0, 1, 2 ], "Mentions": [ { "BeginOffset": 43, "EndOffset": 44, "Score": 0.999997, "GroupScore": 1, "Text": "I", "Type": "PERSON", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Mixed": 0, "Negative": 0, "Neutral": 1, "Positive": 0 } } }, { "BeginOffset": 80, "EndOffset": 81, "Score": 0.999996, "GroupScore": 0.52523, "Text": "I", "Type": "PERSON", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Mixed": 0, "Negative": 0, "Neutral": 1, "Positive": 0 } } }, { "BeginOffset": 67, "EndOffset": 68, "Score": 0.999994, "GroupScore": 0.999499, "Text": "I", "Type": "PERSON", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Mixed": 0, "Negative": 0, "Neutral": 1, "Positive": 0 } } } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "BeginOffset": 75, "EndOffset": 78, "Score": 0.999978, "GroupScore": 1, "Text": "kid", "Type": "PERSON", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Mixed": 0, "Negative": 0, "Neutral": 1, "Positive": 0 } } } ] } ], "File": "SampleMovieReview2.txt", "Line": 0 }
読みやすいように行にインデントを加えた
SampleMovieReview3.txt.out
の内容:{ "Entities": [ { "DescriptiveMentionIndex": [ 1 ], "Mentions": [ { "BeginOffset": 64, "EndOffset": 68, "Score": 0.992953, "GroupScore": 0.999814, "Text": "film", "Type": "MOVIE", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Mixed": 0.000004, "Negative": 0.010425, "Neutral": 0.989543, "Positive": 0.000027 } } }, { "BeginOffset": 37, "EndOffset": 45, "Score": 0.999782, "GroupScore": 1, "Text": "AnyMovie", "Type": "ORGANIZATION", "MentionSentiment": { "Sentiment": "POSITIVE", "SentimentScore": { "Mixed": 0.000095, "Negative": 0.039847, "Neutral": 0.000673, "Positive": 0.959384 } } } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "BeginOffset": 47, "EndOffset": 50, "Score": 0.999991, "GroupScore": 1, "Text": "All", "Type": "QUANTITY", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Mixed": 0.000001, "Negative": 0.000001, "Neutral": 0.999998, "Positive": 0 } } } ] }, { "DescriptiveMentionIndex": [ 0 ], "Mentions": [ { "BeginOffset": 106, "EndOffset": 115, "Score": 0.542083, "GroupScore": 1, "Text": "directors", "Type": "PERSON", "MentionSentiment": { "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": { "Mixed": 0, "Negative": 0, "Neutral": 1, "Positive": 0 } } } ] } ], "File": "SampleMovieReview3.txt", "Line": 0 }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartTargetedSentimentDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、start-topics-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
トピック検出分析ジョブを開始するには
次の
start-topics-detection-job
の例では、--input-data-config
タグで指定されたアドレスにあるすべてのファイルの非同期トピック検出ジョブを開始します。ジョブが完了すると、フォルダ、output
は--ouput-data-config
タグで指定された場所に配置されます。output
には topic-terms.csv と doc-topics.csv が含まれています。最初の出力ファイル topic-terms.csv は、コレクション内のトピックのリストです。デフォルトでは、リストには、各トピックの上位の言葉が重みに応じてトピック別に含まれています。2 つ目のファイルdoc-topics.csv
には、トピックに関連するドキュメントと、そのトピックに関係するドキュメントの割合が一覧表示されます。aws comprehend start-topics-detection-job \ --job-name
example_topics_detection_job
\ --language-codeen
\ --input-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/"
\ --output-data-config"S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/"
\ --data-access-role-arnarn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
\ --language-codeen
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE", "JobStatus": "SUBMITTED" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「トピックのモデリング」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StartTopicsDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、stop-dominant-language-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期主要言語検出ジョブを停止するには
次の
stop-dominant-language-detection-job
の例では、進行中の非同期主要言語検出ジョブを停止しています。ジョブの現在の状態がIN_PROGRESS
の場合、そのジョブは終了としてマークされ、状態がSTOP_REQUESTED
になります。ジョブを停止する前にジョブが完了した場合、そのジョブの状態はCOMPLETED
になります。aws comprehend stop-dominant-language-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE, "JobStatus": "STOP_REQUESTED" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StopDominantLanguageDetectionJob
」を参照してください。
-
次のコード例は、stop-entities-detection-job
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
非同期エンティティ検出ジョブを停止するには
次の
stop-entities-detection-job
の例では、進行中の非同期エンティティ検出ジョブを停止しています。ジョブの現在の状態がIN_PROGRESS
の場合、そのジョブは終了としてマークされ、状態がSTOP_REQUESTED
になります。ジョブを停止する前にジョブが完了した場合、そのジョブの状態はCOMPLETED
になります。aws comprehend stop-entities-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE, "JobStatus": "STOP_REQUESTED" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StopEntitiesDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、stop-events-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期イベント検出ジョブを停止するには
次の
stop-events-detection-job
の例では、進行中の非同期イベント検出ジョブを停止しています。ジョブの現在の状態がIN_PROGRESS
の場合、そのジョブは終了としてマークされ、状態がSTOP_REQUESTED
になります。ジョブを停止する前にジョブが完了した場合、そのジョブの状態はCOMPLETED
になります。aws comprehend stop-events-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE, "JobStatus": "STOP_REQUESTED" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StopEventsDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、stop-key-phrases-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期キーフレーズ検出ジョブを停止するには
次の
stop-key-phrases-detection-job
の例では、進行中の非同期キーフレーズ検出ジョブを停止しています。ジョブの現在の状態がIN_PROGRESS
の場合、そのジョブは終了としてマークされ、状態がSTOP_REQUESTED
になります。ジョブを停止する前にジョブが完了した場合、そのジョブの状態はCOMPLETED
になります。aws comprehend stop-key-phrases-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE, "JobStatus": "STOP_REQUESTED" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StopKeyPhrasesDetectionJob
」を参照してください。
-
次のコード例は、stop-pii-entities-detection-job
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
非同期 PII エンティティ検出ジョブを停止するには
次の
stop-pii-entities-detection-job
の例では、進行中の非同期 PII エンティティ検出ジョブを停止しています。ジョブの現在の状態がIN_PROGRESS
の場合、そのジョブは終了としてマークされ、状態がSTOP_REQUESTED
になります。ジョブを停止する前にジョブが完了した場合、そのジョブの状態はCOMPLETED
になります。aws comprehend stop-pii-entities-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE, "JobStatus": "STOP_REQUESTED" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StopPiiEntitiesDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、stop-sentiment-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期感情検出ジョブを停止するには
次の
stop-sentiment-detection-job
の例では、進行中の非同期感情検出ジョブを停止しています。ジョブの現在の状態がIN_PROGRESS
の場合、そのジョブは終了としてマークされ、状態がSTOP_REQUESTED
になります。ジョブを停止する前にジョブが完了した場合、そのジョブの状態はCOMPLETED
になります。aws comprehend stop-sentiment-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE, "JobStatus": "STOP_REQUESTED" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StopSentimentDetectionJob
」を参照してください。
-
次の例は、stop-targeted-sentiment-detection-job
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
非同期ターゲット感情検出ジョブを停止するには
次の
stop-targeted-sentiment-detection-job
の例では、進行中の非同期ターゲット感情検出ジョブを停止しています。ジョブの現在の状態がIN_PROGRESS
の場合、そのジョブは終了としてマークされ、状態がSTOP_REQUESTED
になります。ジョブを停止する前にジョブが完了した場合、そのジョブの状態はCOMPLETED
になります。aws comprehend stop-targeted-sentiment-detection-job \ --job-id
123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
出力:
{ "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE, "JobStatus": "STOP_REQUESTED" }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のインサイトのための非同期分析」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StopTargetedSentimentDetectionJob
」を参照してください。
-
次のコード例は、stop-training-document-classifier
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
ドキュメント分類子モデルのトレーニングを停止するには
次の
stop-training-document-classifier
の例では、進行中のドキュメント分類子モデルのトレーニングを停止しています。aws comprehend stop-training-document-classifier --document-classifier-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「カスタムモデルの作成と管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StopTrainingDocumentClassifier
」を参照してください。
-
次のコード例は、stop-training-entity-recognizer
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
エンティティレコグナイザーモデルのトレーニングを停止するには
次の
stop-training-entity-recognizer
の例では、進行中のエンティティレコグナイザーモデルのトレーニングを停止しています。aws comprehend stop-training-entity-recognizer --entity-recognizer-arn
"arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/examplerecognizer1"
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「カスタムモデルの作成と管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「StopTrainingEntityRecognizer
」を参照してください。
-
次のコード例は、tag-resource
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
例 1: リソースにタグを付けるには
次の
tag-resource
の例では、Amazon Comprehend リソースにタグを 1 つ追加しています。aws comprehend tag-resource \ --resource-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
\ --tagsKey=Location,Value=Seattle
このコマンドには出力がありません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Tagging your resources」を参照してください。
例 2: 複数のタグをリソースに追加する
次の
tag-resource
の例では、Amazon Comprehend リソースに複数のタグを追加しています。aws comprehend tag-resource \ --resource-arn
"arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1"
\ --tagsKey=location,Value=Seattle
Key=Department,Value=Finance
このコマンドには出力がありません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Tagging your resources」を参照してください。
-
API の詳細については、AWS CLI コマンドリファレンスの「TagResource
」を参照してください。
-
次のコード例は、untag-resource
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
例 1: リソースから 1 つのタグを削除するには
次の
untag-resource
の例では、Amazon Comprehend リソースからタグを 1 つ削除しています。aws comprehend untag-resource \ --resource-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
--tag-keysLocation
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Tagging your resources」を参照してください。
例 2: リソースから複数のタグを削除するには
次の
untag-resource
の例では、Amazon Comprehend リソースから複数のタグを削除しています。aws comprehend untag-resource \ --resource-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
--tag-keysLocation
Department
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Tagging your resources」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「UntagResource
」を参照してください。
-
次の例は、update-endpoint
を使用する方法を説明しています。
- AWS CLI
-
例 1: エンドポイントの推論ユニットを更新するには
次の
update-endpoint
の例では、エンドポイントに関する情報を更新しています。この例では、推論ユニットの数が増加します。aws comprehend update-endpoint \ --endpoint-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint
--desired-inference-units2
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のエンドポイントの管理」を参照してください。
例 2: エンドポイントのアクティブモデルを更新するには
次の
update-endpoint
の例では、エンドポイントに関する情報を更新しています。この例では、アクティブモデルが変更されます。aws comprehend update-endpoint \ --endpoint-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint
--active-model-arnarn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-new
このコマンドでは何も出力されません。
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Amazon Comprehend のエンドポイントの管理」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「UpdateEndpoint
」を参照してください。
-
次のコード例は、update-flywheel
を使用する方法を示しています。
- AWS CLI
-
フライホイールの設定を更新するには
次の
update-flywheel
の例では、フライホイールの設定を更新しています。この例では、フライホイールのアクティブモデルが更新されます。aws comprehend update-flywheel \ --flywheel-arn
arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-1
\ --active-model-arnarn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/new-example-classifier-model
出力:
{ "FlywheelProperties": { "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity", "ActiveModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/new-example-classifier-model", "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "TaskConfig": { "LanguageCode": "en", "DocumentClassificationConfig": { "Mode": "MULTI_CLASS" } }, "DataLakeS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/flywheel-entity/schemaVersion=1/20230616T200543Z/", "DataSecurityConfig": {}, "Status": "ACTIVE", "ModelType": "DOCUMENT_CLASSIFIER", "CreationTime": "2023-06-16T20:05:43.242000+00:00", "LastModifiedTime": "2023-06-19T04:00:43.027000+00:00", "LatestFlywheelIteration": "20230619T040032Z" } }
詳細については、「Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「Flywheel Overview」を参照してください。
-
API の詳細については、「AWS CLI コマンドリファレンス」の「UpdateFlywheel
」を参照してください。
-