Doc AWS SDK ExamplesWord リポジトリには、さらに多くの GitHub の例があります。 AWS SDK
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SDK for JavaScript (v3) を使用した Amazon Comprehend の例
次のコード例は、Amazon Comprehend で AWS SDK for JavaScript (v3) を使用してアクションを実行し、一般的なシナリオを実装する方法を示しています。
「シナリオ」は、1 つのサービス内から、または他の AWS のサービスと組み合わせて複数の関数を呼び出し、特定のタスクを実行する方法を示すコード例です。
各例には、完全なソースコードへのリンクが含まれています。このリンクでは、コンテキストでコードを設定および実行する手順を確認できます。
トピック
シナリオ
次のコード例は、ライブ音声をリアルタイムで記録、転写、翻訳し、結果を E メールで送信するアプリケーションを構築する方法を示しています。
- SDK(v3) の JavaScript
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Amazon Transcribe を使用してライブオーディオをリアルタイムで記録、書き起こし、翻訳し、Amazon Simple Email Service (Amazon SES) を使用して結果を E メールで送信するアプリを構築する方法を示します。
完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、GitHub
の詳細な例を参照してください。 この例で使用されているサービス
Amazon Comprehend
Amazon SES
Amazon Transcribe
Amazon Translate
次のコード例は、ウェブサイト訪問者をエンゲージするためのチャットボットを作成する方法を示しています。
- SDK(v3) の JavaScript
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Amazon Lex API を使用してウェブアプリケーション内に Chatbot を作成して、ウェブサイトの訪問者を関与させる方法を示します。
完全なソースコードとセットアップと実行の手順については、 AWS SDK for JavaScript デベロッパーガイドのAmazon Lex チャットボットの構築」の完全な例を参照してください。
この例で使用されているサービス
Amazon Comprehend
Amazon Lex
Amazon Translate
次のコード例は、顧客のコメントカードを分析し、元の言語から翻訳し、顧客の感情を判断し、翻訳されたテキストから音声ファイルを生成するアプリケーションの作成方法を示しています。
- SDK(v3) の JavaScript
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このサンプルアプリケーションは、顧客フィードバックカードを分析し、保存します。具体的には、ニューヨーク市の架空のホテルのニーズを満たします。このホテルでは、お客様からのフィードバックをさまざまな言語で書かれた実際のコメントカードの形で受け取ります。そのフィードバックは、ウェブクライアントを通じてアプリにアップロードされます。コメントカードの画像をアップロードされると、次の手順が発生します。
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テキストは Amazon Textract を使用して、画像から抽出されます。
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Amazon Comprehend は、抽出されたテキストの感情とその言語を決定します。
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抽出されたテキストは、Amazon Translate を使用して英語に翻訳されます。
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Amazon Polly は抽出されたテキストからオーディオファイルを合成します。
完全なアプリは AWS CDK を使用してデプロイすることができます。ソースコードとデプロイの手順については、 GitHub
のプロジェクトを参照してください。次の抜粋は、Lambda 関数内で AWS SDK for JavaScript がどのように使用されるかを示しています。 import { ComprehendClient, DetectDominantLanguageCommand, DetectSentimentCommand, } from "@aws-sdk/client-comprehend"; /** * Determine the language and sentiment of the extracted text. * * @param {{ source_text: string}} extractTextOutput */ export const handler = async (extractTextOutput) => { const comprehendClient = new ComprehendClient({}); const detectDominantLanguageCommand = new DetectDominantLanguageCommand({ Text: extractTextOutput.source_text, }); // The source language is required for sentiment analysis and // translation in the next step. const { Languages } = await comprehendClient.send( detectDominantLanguageCommand, ); const languageCode = Languages[0].LanguageCode; const detectSentimentCommand = new DetectSentimentCommand({ Text: extractTextOutput.source_text, LanguageCode: languageCode, }); const { Sentiment } = await comprehendClient.send(detectSentimentCommand); return { sentiment: Sentiment, language_code: languageCode, }; };
import { DetectDocumentTextCommand, TextractClient, } from "@aws-sdk/client-textract"; /** * Fetch the S3 object from the event and analyze it using Amazon Textract. * * @param {import("@types/aws-lambda").EventBridgeEvent<"Object Created">} eventBridgeS3Event */ export const handler = async (eventBridgeS3Event) => { const textractClient = new TextractClient(); const detectDocumentTextCommand = new DetectDocumentTextCommand({ Document: { S3Object: { Bucket: eventBridgeS3Event.bucket, Name: eventBridgeS3Event.object, }, }, }); // Textract returns a list of blocks. A block can be a line, a page, word, etc. // Each block also contains geometry of the detected text. // For more information on the Block type, see https://docs.aws.amazon.com/textract/latest/dg/API_Block.html. const { Blocks } = await textractClient.send(detectDocumentTextCommand); // For the purpose of this example, we are only interested in words. const extractedWords = Blocks.filter((b) => b.BlockType === "WORD").map( (b) => b.Text, ); return extractedWords.join(" "); };
import { PollyClient, SynthesizeSpeechCommand } from "@aws-sdk/client-polly"; import { S3Client } from "@aws-sdk/client-s3"; import { Upload } from "@aws-sdk/lib-storage"; /** * Synthesize an audio file from text. * * @param {{ bucket: string, translated_text: string, object: string}} sourceDestinationConfig */ export const handler = async (sourceDestinationConfig) => { const pollyClient = new PollyClient({}); const synthesizeSpeechCommand = new SynthesizeSpeechCommand({ Engine: "neural", Text: sourceDestinationConfig.translated_text, VoiceId: "Ruth", OutputFormat: "mp3", }); const { AudioStream } = await pollyClient.send(synthesizeSpeechCommand); const audioKey = `${sourceDestinationConfig.object}.mp3`; // Store the audio file in S3. const s3Client = new S3Client(); const upload = new Upload({ client: s3Client, params: { Bucket: sourceDestinationConfig.bucket, Key: audioKey, Body: AudioStream, ContentType: "audio/mp3", }, }); await upload.done(); return audioKey; };
import { TranslateClient, TranslateTextCommand, } from "@aws-sdk/client-translate"; /** * Translate the extracted text to English. * * @param {{ extracted_text: string, source_language_code: string}} textAndSourceLanguage */ export const handler = async (textAndSourceLanguage) => { const translateClient = new TranslateClient({}); const translateCommand = new TranslateTextCommand({ SourceLanguageCode: textAndSourceLanguage.source_language_code, TargetLanguageCode: "en", Text: textAndSourceLanguage.extracted_text, }); const { TranslatedText } = await translateClient.send(translateCommand); return { translated_text: TranslatedText }; };
この例で使用されているサービス
Amazon Comprehend
Lambda
Amazon Polly
Amazon Textract
Amazon Translate
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