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カスタムエンティティレコグナイザーをトレーニングする (API)

カスタムエンティティ認識モデルを作成してトレーニングするには、Amazon Comprehend CreateEntityRecognizer API オペレーションを使用します。

AWS Command Line Interface を使用したカスタムエンティティレコグナイザーのトレーニング

以下は、AWS CLI での CreateEntityRecognizer オペレーションとその他の関連する API の使用例を示しています。

これらの例は、Unix、Linux、および macOS 用の形式になっています。Windows の場合は、各行末のバックスラッシュ (\) Unix 連結文字をキャレット (^) に置き換えてください。

create-entity-recognizer CLI コマンドを使用してカスタムエンティティレコグナイザーを作成します。 input-data-config パラメータの詳細については、「Amazon Comprehend API リファレンスCreateEntityRecognizer」の「」を参照してください。

aws comprehend create-entity-recognizer \
     --language-code en \
     --recognizer-name test-6 \
     --data-access-role-arn "arn:aws:iam::account number:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-role" \
     --input-data-config "EntityTypes=[{Type=PERSON}],Documents={S3Uri=s3://Bucket Name/Bucket Path/documents},
                Annotations={S3Uri=s3://Bucket Name/Bucket Path/annotations}" \
     --region region

list-entity-recognizers CLI コマンドを使用して、リージョン内のすべての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 \
     --region region

describe-entity-recognizer CLI コマンドを使用して、カスタムエンティティレコグナイザーのジョブステータスを確認します。

aws comprehend describe-entity-recognizer \
     --entity-recognizer-arn arn:aws:comprehend:region:account number:entity-recognizer/test-6 \
     --region region

AWS SDK for Java を使用したカスタムエンティティレコグナイザーのトレーニング

この例では、Java を使用してカスタムエンティティレコグナイザーを作成し、モデルをトレーニングします。

Java を使用した Amazon Comprehend の例については、「Amazon Comprehend の Java の例」を参照してください。

Python (Boto3) を使用したカスタムエンティティレコグナイザーのトレーニング

Boto3 SDK のインスタンスを作成する:

import boto3
import uuid
comprehend = boto3.client("comprehend", region_name="region")

エンティティレコグナイザーを作成する:

response = comprehend.create_entity_recognizer(
    RecognizerName="Recognizer-Name-Goes-Here-{}".format(str(uuid.uuid4())),
    LanguageCode="en",
    DataAccessRoleArn="Role ARN",
    InputDataConfig={
        "EntityTypes": [
            {
                "Type": "ENTITY_TYPE"
            }
        ],
        "Documents": {
            "S3Uri": "s3://Bucket Name/Bucket Path/documents"
        },
        "Annotations": {
            "S3Uri": "s3://Bucket Name/Bucket Path/annotations"
        }
    }
)
recognizer_arn = response["EntityRecognizerArn"]

すべてのレコグナイザーを一覧表示する:

response = comprehend.list_entity_recognizers()

エンティティレコグナイザーが TRAINED ステータスになるのを待つ:

while True:
    response = comprehend.describe_entity_recognizer(
        EntityRecognizerArn=recognizer_arn
    )

    status = response["EntityRecognizerProperties"]["Status"]
    if "IN_ERROR" == status:
        sys.exit(1)
    if "TRAINED" == status:
        break

    time.sleep(10)