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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 の [CreateEntityRecognizer] API オペレーションを使用します。
トピック
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 AWS Command Line Interface
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。
例は、Unix、Linux、macOS 用にフォーマットされています。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 については、『Amazon Comprehend API リファレンス』の「CreateEntityRecognizer」 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}" \ --regionregion
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 \ --regionregion
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 AWS SDK for Java
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
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)