Doc AWS SDK Examples GitHub リポジトリには、他にも SDK の例があります。 [AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
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# AWS SDKsシナリオ
次のコード例は、 AWS SDKs を使用して Amazon Textract で一般的なシナリオを実装する方法を示しています。これらのシナリオは、Amazon Textract 内で複数の関数を呼び出すか、その他の AWS のサービスと組み合わせることで、特定のタスクを実行する方法を示しています。各シナリオには、完全なソースコードへのリンクが含まれており、そこからコードの設定方法と実行方法に関する手順を確認できます。
シナリオは、サービスアクションをコンテキストで理解するのに役立つ中級レベルの経験を対象としています。
**Topics**
+ [Amazon Textract エクスプローラーアプリケーションを作成する](textract_example_cross_TextractExplorer_section.md)
+ [顧客からのフィードバックを分析するアプリケーションの作成](textract_example_cross_FSA_section.md)
+ [画像から抽出されたテキスト内のエンティティを検出する](textract_example_cross_TextractComprehendDetectEntities_section.md)
+ [ドキュメント分析を開始する](textract_example_textract_Scenario_GettingStarted_section.md)
# Amazon Textract エクスプローラーアプリケーションを作成する
次のコード例は、インタラクティブアプリケーションで Amazon Textract の出力を調べる方法を示しています。
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#### [ JavaScript ]
**SDK for JavaScript (v3)**
を使用して、Amazon Textract を使用してドキュメントイメージからデータを抽出し、インタラクティブなウェブページに表示する React アプリケーション AWS SDK for JavaScript を構築する方法を示します。この例はウェブブラウザで実行され、認証情報に認証された Amazon Cognito ID が必要です。Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) をストレージに使用し、通知のために、Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) トピックにサブスクライブした Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューをポーリングします。
完全なソースコードとセットアップおよび実行の手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/cross-services/textract-react) で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 Cognito ID
+ Amazon S3
+ Amazon SNS
+ Amazon SQS
+ Amazon Textract
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#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
Amazon Textract AWS SDK for Python (Boto3) で を使用して、ドキュメントイメージ内のテキスト、フォーム、テーブル要素を検出する方法を示します。入力イメージと Amazon Textract 出力は、検出された要素を探索できる Tkinter アプリケーションに表示されます。
+ Amazon Textract にドキュメントイメージを送信し、検出された要素の出力を調べます。
+ Amazon Textract に直接イメージを送信するか、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットを通じてイメージを送信します。
+ 非同期 API を使用して、ジョブの完了時に Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) トピックに通知を発行するジョブを開始します。
+ Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) キューにジョブ完了メッセージについてポーリングし、結果を表示します。
完全なソースコードとセットアップおよび実行の手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/textract_explorer) で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 Cognito ID
+ Amazon S3
+ Amazon SNS
+ Amazon SQS
+ Amazon Textract
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# 顧客からのフィードバックを分析し、音声を合成するアプリケーションの作成
次のコード例は、顧客のコメントカードを分析し、それを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。
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#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
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。
+ テキストは Amazon Textract を使用して、画像から抽出されます。
+ Amazon Comprehend は、抽出したテキストの感情とその言語を分析します。
+ 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。
+ Amazon Polly は抽出したテキストから音声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手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/cross-service/FeedbackSentimentAnalyzer) のプロジェクト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
+ Lambda
+ Amazon Polly
+ Amazon Textract
+ Amazon Translate
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#### [ Java ]
**SDK for Java 2.x**
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。
+ テキストは Amazon Textract を使用して、画像から抽出されます。
+ Amazon Comprehend は、抽出したテキストの感情とその言語を分析します。
+ 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。
+ Amazon Polly は抽出したテキストから音声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手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/creating_fsa_app) のプロジェクト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
+ Lambda
+ Amazon Polly
+ Amazon Textract
+ Amazon Translate
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#### [ JavaScript ]
**SDK for JavaScript (v3)**
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。
+ テキストは Amazon Textract を使用して、画像から抽出されます。
+ Amazon Comprehend は、抽出したテキストの感情とその言語を分析します。
+ 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。
+ Amazon Polly は抽出したテキストから音声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手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3/example_code/cross-services/feedback-sentiment-analyzer) のプロジェクトを参照してください。次の抜粋 AWS SDK for JavaScript は、Lambda 関数内で 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
------
#### [ Ruby ]
**SDK for Ruby**
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。
+ テキストは Amazon Textract を使用して、画像から抽出されます。
+ Amazon Comprehend は、抽出したテキストの感情とその言語を分析します。
+ 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。
+ Amazon Polly は抽出したテキストから音声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手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/ruby/cross_service_examples/feedback_sentiment_analyzer) のプロジェクト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
+ Lambda
+ Amazon Polly
+ Amazon Textract
+ Amazon Translate
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# AWS SDK を使用してイメージから抽出されたテキスト内のエンティティを検出する
次のコード例は、Amazon Comprehend を使用して、Amazon S3 に格納されている画像から Amazon Textract によって抽出されたテキスト内のエンティティを検出する方法を示しています。
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#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
Jupyter ノートブック AWS SDK for Python (Boto3) で を使用して、イメージから抽出されたテキスト内のエンティティを検出する方法を示します。この例では、Amazon Textract を使用して Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存されている画像からテキストを抽出し、Amazon Comprehend を使用して、抽出されたテキスト内のエンティティを検出します。
この例は Jupyter Notebook であり、ノートブックをホストできる環境で実行する必要があります。Amazon SageMaker AI を使用してサンプルを実行する方法については、「[TextractAndComprehendNotebook.ipynb](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/textract_comprehend_notebook/TextractAndComprehendNotebook.ipynb)」の手順を参照してください。
完全なソースコードとセットアップおよび実行の手順については、[GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/textract_comprehend_notebook#readme) で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 S3
+ Amazon Textract
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# AWS SDK を使用して Amazon Textract ドキュメント分析を開始する
次のコード例は、以下の操作方法を示しています。
+ 非同期分析を開始します。
+ ドキュメント分析を取得します。
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#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP**
GitHub には、その他のリソースもあります。用例一覧を検索し、[AWS コード例リポジトリ](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/tex#code-examples)での設定と実行の方法を確認してください。
```
"Create ABAP objects for feature type."
"Add TABLES to return information about the tables."
"Add FORMS to return detected form data."
"To perform both types of analysis, add TABLES and FORMS to FeatureTypes."
DATA(lt_featuretypes) = VALUE /aws1/cl_texfeaturetypes_w=>tt_featuretypes(
( NEW /aws1/cl_texfeaturetypes_w( iv_value = 'FORMS' ) )
( NEW /aws1/cl_texfeaturetypes_w( iv_value = 'TABLES' ) ) ).
"Create an ABAP object for the Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) object."
DATA(lo_s3object) = NEW /aws1/cl_texs3object( iv_bucket = iv_s3bucket
iv_name = iv_s3object ).
"Create an ABAP object for the document."
DATA(lo_documentlocation) = NEW /aws1/cl_texdocumentlocation( io_s3object = lo_s3object ).
"Start document analysis."
TRY.
DATA(lo_start_result) = lo_tex->startdocumentanalysis(
io_documentlocation = lo_documentlocation
it_featuretypes = lt_featuretypes ).
MESSAGE 'Document analysis started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_texaccessdeniedex.
MESSAGE 'You do not have permission to perform this action.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texbaddocumentex.
MESSAGE 'Amazon Textract is not able to read the document.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texdocumenttoolargeex.
MESSAGE 'The document is too large.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texidempotentprmmis00.
MESSAGE 'Idempotent parameter mismatch exception.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texinternalservererr.
MESSAGE 'Internal server error.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texinvalidkmskeyex.
MESSAGE 'AWS KMS key is not valid.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texinvalidparameterex.
MESSAGE 'Request has non-valid parameters.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texinvalids3objectex.
MESSAGE 'Amazon S3 object is not valid.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texlimitexceededex.
MESSAGE 'An Amazon Textract service limit was exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texprovthruputexcdex.
MESSAGE 'Provisioned throughput exceeded limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texthrottlingex.
MESSAGE 'The request processing exceeded the limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_texunsupporteddocex.
MESSAGE 'The document is not supported.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
"Get job ID from the output."
DATA(lv_jobid) = lo_start_result->get_jobid( ).
"Wait for job to complete."
oo_result = lo_tex->getdocumentanalysis( iv_jobid = lv_jobid ). " oo_result is returned for testing purposes. "
WHILE oo_result->get_jobstatus( ) <> 'SUCCEEDED'.
IF sy-index = 10.
EXIT. "Maximum 300 seconds."
ENDIF.
WAIT UP TO 30 SECONDS.
oo_result = lo_tex->getdocumentanalysis( iv_jobid = lv_jobid ).
ENDWHILE.
DATA(lt_blocks) = oo_result->get_blocks( ).
LOOP AT lt_blocks INTO DATA(lo_block).
IF lo_block->get_text( ) = 'INGREDIENTS: POWDERED SUGAR* (CANE SUGAR,'.
MESSAGE 'Found text in the doc: ' && lo_block->get_text( ) TYPE 'I'.
ENDIF.
ENDLOOP.
```
+ API の詳細については、「AWS SDK for SAP ABAP API リファレンス」の以下のトピックを参照してください。
+ [GetDocumentAnalysis](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)
+ [StartDocumentAnalysis](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)
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