を使用した Amazon Comprehend の例 AWS CLI

複数の入力テキストの主な言語を検出するには

次のbatch-detect-dominant-language例では、複数の入力テキストを分析し、それぞれの主要な言語を返します。事前トレーニング済みモデルの信頼スコアは、予測ごとに出力されます。

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。

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-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。

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例では、複数の入力テキストを分析し、それぞれのキー名詞フレーズを返します。各予測の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-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。

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例では、複数の入力テキストを分析し、それぞれの一般的な感情 (POSITIVE、NEGATIVE、MIXED、または NEUTRAL) を返します。

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-code en

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。

複数の入力テキスト内の単語の構文と発話の一部を調べるには

次のbatch-detect-syntax例では、複数の入力テキストの構文を分析し、音声のさまざまな部分を返します。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 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-code en

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。

複数の入力テキストの感情と各名前付きエンティティを検出するには

次のbatch-detect-targeted-sentiment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各エンティティにアタッチされた一般的な感情を返します。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 comprehend 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「ターゲット感情」を参照してください。 Amazon Comprehend

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ます。この例のモデルは、スパムまたは非スパム、または「ham」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。

PII情報の存在について入力テキストを分析するには

次のcontains-pii-entities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、識別されたPIIエンティティタイプのラベルを返します。

aws comprehend 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
        }
}

詳細については、Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「個人を特定できる情報 (PII）」を参照してください。

フライホイールデータセットを作成するには

次のcreate-dataset例では、フライホイールのデータセットを作成します。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-name example-dataset \
    --dataset-type "TRAIN" \
    --input-data-config file://inputConfig.json

file://inputConfig.json の内容:

{
    "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
    "DocumentClassifierInputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --language-code en

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。

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ます。

aws comprehend create-endpoint \
    --endpoint-name example-classifier-endpoint-1 \
    --model-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier \
    --desired-inference-units 1

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。

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ます。この例では、トレーニングドキュメント、raw_text.csv、CSVエンティティリストを含むCSVファイルを使用してモデルをentity_list.csvトレーニングします。 には、テキストとタイプという列entity-list.csvが含まれます。

aws comprehend create-entity-recognizer \
    --recognizer-name example-entity-recognizer
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --input-data-config "EntityTypes=[{Type=DEVICE}],Documents={S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/raw_text.csv},EntityList={S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/entity_list.csv}"
    --language-code en

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「カスタムエンティティ認識」を参照してください。

フライホイールを作成するには

次のcreate-flywheel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ます。この例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-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-model/version/1 \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --data-lake-s3-uri "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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。

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例では、モデル固有のエンドポイントを削除します。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。

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。

フライホイールを削除するには

次のdelete-flywheel例では、フライホイールを削除します。データレイクまたはフライホイールに関連付けられた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 概要」を参照してください。

リソースベースのポリシーを削除するには

次のdelete-resource-policy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 AWS 「アカウント間のカスタムモデルのコピー」を参照してください。 Amazon Comprehend

フライホイールデータセットを記述するには

次のdescribe-dataset例では、フライホイールデータセットのプロパティを取得します。

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://DOC-EXAMPLE-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。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/jobdata/",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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 開発者ガイド」の「カスタム分類」を参照してください。

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://DOC-EXAMPLE-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。

主要な言語検出検出ジョブを記述します。

次のdescribe-dominant-language-detection-job例では、非同期優勢言語検出ジョブのプロパティを取得します。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

特定のエンドポイントを記述するには

次のdescribe-endpoint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。

エンティティ検出ジョブを記述するには

次のdescribe-entities-detection-job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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/dataset/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "EntityList": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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「カスタムエンティティ認識」を参照してください。

イベント検出ジョブを記述します。

次のdescribe-events-detection-job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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/EventsData",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

フライホイールの反復を記述するには

次のdescribe-flywheel-iteration例では、フライホイール反復のプロパティを取得します。

aws comprehend describe-flywheel-iteration \
    --flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel \
    --flywheel-iteration-id 20232222AEXAMPLE

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://DOC-EXAMPLE-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 概要」を参照してください。

フライホイールを記述するには

次のdescribe-flywheel例では、フライホイールのプロパティを取得します。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、または「ham」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://DOC-EXAMPLE-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。

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。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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 AWS 「アカウント間のカスタムモデルのコピー」を参照してください。 Amazon Comprehend

感情検出ジョブを記述するには

次のdescribe-sentiment-detection-job例では、非同期感情検出ジョブのプロパティを取得します。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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。

入力テキスト内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 comprehend 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。

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 comprehend 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。

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例では、入力テキストを分析し、個人を特定できる情報 () を含むエンティティを識別しますPII。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 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
        }
    ]
}

詳細については、Amazon Comprehend デベロッパーガイド」の「個人を特定できる情報 (PII）」を参照してください。

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 comprehend 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。

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 comprehend 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。

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例では、入力テキストを分析し、各エンティティに関連付けられたターゲット感情に加えて、名前付きエンティティを返します。各予測の事前トレーニング済みモデル信頼スコアも出力されます。

aws comprehend 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「ターゲット感情」を参照してください。 Amazon Comprehend

モデルをインポートするには

次のimport-model例では、別の AWS アカウントからモデルをインポートします。アカウントのドキュメント分類子モデル444455556666には、アカウントがモデル111122223333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 AWS 「アカウント間のカスタムモデルのコピー」を参照してください。 Amazon Comprehend

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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/jobdata/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/jobdata/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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。

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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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。

主要な言語検出ジョブをすべて一覧表示するには

次のlist-dominant-language-detection-jobs例では、進行中のすべての非同期優勢言語検出ジョブと完了した非同期優勢言語検出ジョブを一覧表示します。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

すべてのエンドポイントを一覧表示するには

次のlist-endpoints例では、アクティブなモデル固有のエンドポイントをすべて一覧表示します。

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。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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「カスタムエンティティ認識」を参照してください。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/dataset/",
                    "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
                },
                "EntityList": {
                    "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/raw_txt.csv",
                    "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
                },
                "EntityList": {
                    "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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「カスタムエンティティ認識」を参照してください。

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://DOC-EXAMPLE-SOURCE-BUCKET/EventsData/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-SOURCE-BUCKET/EventsData/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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例では、フライホイールのすべての反復を一覧表示します。

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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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 概要」を参照してください。

すべてのフライホイールを一覧表示するには

次のlist-flywheels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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-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 概要」を参照してください。

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例では、進行中のすべてのキーフレーズ検出ジョブと完了した非同期キーフレーズ検出ジョブを一覧表示します。

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://DOC-EXAMPLE-SOURCE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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例では、進行中の非同期 pii 検出ジョブと完了した非同期 pii 検出ジョブをすべて一覧表示します。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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例では、進行中のすべての非同期感情検出ジョブと完了した非同期感情検出ジョブを一覧表示します。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData2",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

リソースのタグを一覧表示するには

次のlist-tags-for-resource例では、Amazon Comprehend リソースのタグを一覧表示します。

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「リソースのタグ付け」を参照してください。

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例では、進行中のすべてのターゲット感情検出ジョブと完了した非同期ターゲット感情検出ジョブを一覧表示します。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData2",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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。

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、 を別の AWS アカウントでインポートできるようにします。ポリシーはアカウントのモデルにアタッチ111122223333され、アカウントのモデル444455556666インポートを許可します。

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 AWS 「アカウント間のカスタムモデルのコピー」を参照してください。 Amazon Comprehend

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、スパムおよびスパム以外のSMSメッセージのドキュメント分類、または「ham」について以前にトレーニングされています。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://DOC-EXAMPLE-BUCKET-INPUT/jobdata/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --document-classifier-arn arn: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。

非同期言語検出ジョブを開始するには

次のstart-dominant-language-detection-job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言語検出ジョブを開始します。この例では、S3 バケットに が含まれていますSampletext1.txt。ジョブが完了すると、 フォルダ outputは --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の主要な言語と、各予測のトレーニング済みモデルの信頼スコアoutput.txtが含まれています。

aws comprehend start-dominant-language-detection-job \
    --job-name example_language_analysis_job \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --language-code en

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。

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、および が含まれていますSampletext3.txt。ジョブが完了すると、 フォルダ outputは --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で検出されたすべての名前付きエンティティと、各予測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output.txtされます。Json 出力は入力ファイルごとに 1 行に出力されますが、読みやすくするためにここでフォーマットされます。

aws comprehend start-entities-detection-job \
    --job-name entitiestest \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --language-code en

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"
}

読みやすいように線のインデントoutput.txtを含む 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、この例の S3 バケットに SampleFeedback1.txt、SampleFeedback2.txt、 が含まれていますSampleFeedback3.txt。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のカスタマーサポートのフィードバックについてトレーニングされました。ジョブが完了すると、 フォルダ output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、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、各予測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る 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-entities-detection-job \
    --job-name customentitiestest \
    --entity-recognizer-arn "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/entityrecognizer" \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/jobdata/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-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"
}

読みやすいように線のインデントoutput.txtを含む 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「カスタムエンティティ認識」を参照してください。

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_ACQUISITIONINVESTMENT_GENERAL、、CORPORATE_MERGER、IPO、、RIGHTS_ISSUESECONDARY_OFFERINGSHELF_OFFERINGTENDER_OFFERING、および が含まれますSTOCK_SPLIT。この例の S3 バケットにはSampleText1.txt、、SampleText2.txt、および が含まれていますSampleText3.txt。ジョブが完了すると、 フォルダ outputは --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、 が含まれますSampleText3.txt.out。JSON 出力はファイルごとに 1 行に出力されますが、読みやすくするためにここでフォーマットされます。

aws comprehend start-events-detection-job \
    --job-name events-detection-1 \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/EventsData" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole \
    --language-code en \
    --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"
}

読みやすいように線のインデントSampleText1.txt.outを含む 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。

フライホイールの反復を開始するには

次のstart-flywheel-iteration例では、フライホイールの反復を開始します。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 概要」を参照してください。

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キーフレーズ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、および が含まれていますSampletext3.txt。ジョブが完了すると、 フォルダ outputは --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で検出されたすべてのキーフレーズと、各予測の事前トレーニング済みモデルの信頼スコアoutput.txtを含むファイルが含まれています。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-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" \
    --language-code en

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、行インデントoutput.txtを含む 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。

非同期PII検出ジョブを開始するには

次のstart-pii-entities-detection-job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個人識別情報 (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、および が含まれていますSampletext3.txt。ジョブが完了すると、 フォルダ outputは --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、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SampleText3.txt.outする、SampleText2.txt.out、および が含まれます。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-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --language-code en \
    --mode ONLY_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"
}

読みやすいように線のインデントSampleText1.txt.outを含む 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
}

読みやすいように線のインデントSampleText2.txt.outを含む 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
}

読みやすいように線のインデントSampleText3.txt.outを含む 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。

非同期感情分析ジョブを開始するには

次のstart-sentiment-detection-job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、および が含まれていますSampleMovieReview3.txt。ジョブが完了すると、 フォルダ outputは --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 ファイル が含まれておりoutput.txt、各テキストファイルの一般的な感情と、各予測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-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn: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"
}

読みやすいようにインデントの行output.txtを含む 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。

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ターゲット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、および が含まれていますSampleMovieReview3.txt。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、ファイル SampleMovieReview1.txt.out、SampleMovieReview2.txt.out、および が含まれSampleMovieReview3.txt.out、それぞれに 1 つの入力テキストファイルのすべての名前付きエンティティと関連する感情が含まれます。

aws comprehend start-targeted-sentiment-detection-job \
    --job-name targeted_movie_review_analysis1 \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn: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"
}

読みやすいように線のインデントSampleMovieReview1.txt.outを含む 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
}

読みやすさのためのSampleMovieReview2.txt.out行インデントの内容：

{
    "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、行インデントSampleMovieReview3.txt.outを含む 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。

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-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --language-code en

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。

非同期優勢言語検出ジョブを停止するには

次のstop-dominant-language-detection-job例では、進行中の非同期の優勢言語検出ジョブを停止しています。現在のジョブ状態が IN_PROGRESSの場合、ジョブは終了としてマークされ、 STOP_REQUESTED状態になります。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。

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ます。現在のジョブ状態が IN_PROGRESSの場合、ジョブは終了としてマークされ、 STOP_REQUESTED状態になります。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。

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。現在のジョブ状態が IN_PROGRESSの場合、ジョブは終了としてマークされ、 STOP_REQUESTED状態になります。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。

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ます。現在のジョブ状態が IN_PROGRESSの場合、ジョブは終了としてマークされ、 STOP_REQUESTED状態になります。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。

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ます。現在のジョブ状態が IN_PROGRESSの場合、ジョブは終了としてマークされ、 STOP_REQUESTED状態になります。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。

非同期感情検出ジョブを停止するには

次のstop-sentiment-detection-job例では、進行中の非同期感情検出ジョブを停止します。現在のジョブ状態が IN_PROGRESSの場合、ジョブは終了としてマークされ、 STOP_REQUESTED状態になります。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。

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ます。現在のジョブ状態が IN_PROGRESSの場合、ジョブは終了としてマークされ、 STOP_REQUESTED状態になります。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。

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。

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。

例 1: リソースにタグを付けるには

次のtag-resource例では、Amazon Comprehend リソースに 1 つのタグを追加します。

aws comprehend tag-resource \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1 \
    --tags Key=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「リソースのタグ付け」を参照してください。

例 2: リソースに複数のタグを追加するには

次のtag-resource例では、Amazon Comprehend リソースに複数のタグを追加します。

aws comprehend tag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1" \
    --tags Key=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「リソースのタグ付け」を参照してください。

例 1: リソースから単一のタグを削除するには

次のuntag-resource例では、Amazon Comprehend リソースから単一のタグを削除します。

aws comprehend untag-resource \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
    --tag-keys Location

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「リソースのタグ付け」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例では、Amazon Comprehend リソースから複数のタグを削除します。

aws comprehend untag-resource \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
    --tag-keys Location 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「リソースのタグ付け」を参照してください。

例 1: エンドポイントの推論単位を更新するには

次のupdate-endpoint例では、エンドポイントに関する情報を更新します。この例では、推論ユニットの数が増えます。

aws comprehend update-endpoint \
    --endpoint-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint
    --desired-inference-units 2

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モデルを更新するには

次のupdate-endpoint例では、エンドポイントに関する情報を更新します。この例では、アクティブな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-arn arn: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。

フライホイール設定を更新するには

次のupdate-flywheel例では、フライホイール設定を更新します。この例では、フライホイールのアクティブな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-arn arn: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://DOC-EXAMPLE-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 概要」を参照してください。