# AWS CLI를 사용한 Amazon Comprehend 예제
다음 코드 예제는 Amazon Comprehend와 함께 AWS Command Line Interface를 사용하여 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.
*작업*은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.
**Topics**
+ [작업](#actions)
## 작업
### `batch-detect-dominant-language`
다음 코드 예시는 `batch-detect-dominant-language`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 입력 텍스트의 주 언어를 감지하려면**
다음 `batch-detect-dominant-language` 예시에서는 여러 입력 텍스트를 분석하고 각각의 주 언어를 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
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."
```
출력:
```
{
"ResultList": [
{
"Index": 0,
"Languages": [
{
"LanguageCode": "en",
"Score": 0.9986501932144165
}
]
}
],
"ErrorList": []
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [주로 사용되는 언어](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-languages.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [BatchDetectDominantLanguage](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/batch-detect-dominant-language.html) 섹션을 참조하세요.
### `batch-detect-entities`
다음 코드 예시는 `batch-detect-entities`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 입력 텍스트에서 엔터티를 감지하려면**
다음 `batch-detect-entities` 예시에서는 입력 텍스트를 분석하고 각각에 대해 이름이 지정된 엔터티를 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
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."
```
출력:
```
{
"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": []
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [엔티티](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-entities.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [BatchDetectEntities](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/batch-detect-entities.html) 섹션을 참조하세요.
### `batch-detect-key-phrases`
다음 코드 예시는 `batch-detect-key-phrases`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 텍스트 입력의 키 구문을 감지하려면**
다음 `batch-detect-key-phrases` 예시에서는 여러 입력 텍스트를 분석하여 각각의 핵심 명사 구문을 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
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."
```
출력:
```
{
"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": []
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [핵심 문구](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-key-phrases.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [BatchDetectKeyPhrases](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/batch-detect-key-phrases.html) 섹션을 참조하세요.
### `batch-detect-sentiment`
다음 코드 예시는 `batch-detect-sentiment`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 입력 텍스트의 주된 감정을 감지하려면**
다음 `batch-detect-sentiment` 예시에서는 여러 입력 텍스트를 분석하고 주된 감정(`POSITIVE`, `NEUTRAL`, `MIXED` 또는 `NEGATIVE`)을 반환합니다.
```
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
```
출력:
```
{
"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": []
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Sentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-sentiment.html) 섹션을 참조하세요
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [BatchDetectSentiment](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/batch-detect-sentiment.html) 섹션을 참조하세요.
### `batch-detect-syntax`
다음 코드 예시는 `batch-detect-syntax`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 입력 텍스트에서 단어의 구문과 품사를 검사하려면**
다음 `batch-detect-syntax` 예시에서는 여러 입력 텍스트의 구문을 분석하고 다양한 품사를 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
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
```
출력:
```
{
"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": []
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [구문 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-syntax.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [BatchDetectSyntax](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/batch-detect-syntax.html) 섹션을 참조하세요.
### `batch-detect-targeted-sentiment`
다음 코드 예시는 `batch-detect-targeted-sentiment`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**여러 입력 텍스트에 대해 감정과 이름이 지정된 각 엔터티를 감지하려면**
다음 `batch-detect-targeted-sentiment` 예시에서는 여러 입력 텍스트를 분석하여 각 엔터티에 연결된 주된 감정과 함께 이름이 지정된 엔터티를 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
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."
```
출력:
```
{
"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": []
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Targeted Sentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-targeted-sentiment.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [BatchDetectTargetedSentiment](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/batch-detect-targeted-sentiment.html) 섹션을 참조하세요.
### `classify-document`
다음 코드 예시는 `classify-document`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모델별 엔드포인트로 문서를 분류하려면**
다음 `classify-document` 예시에서는 사용자 지정 모델의 엔드포인트로 문서를 분류합니다. 이 예시의 모델은 스팸 또는 스팸이 아닌 메시지, 즉 '햄'으로 분류된 문자 메시지가 포함된 데이터세트에 대해 훈련되었습니다.
```
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"
```
출력:
```
{
"Classes": [
{
"Name": "spam",
"Score": 0.9998599290847778
},
{
"Name": "ham",
"Score": 0.00014001205272506922
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ClassifyDocument](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/classify-document.html) 섹션을 참조하세요.
### `contains-pii-entities`
다음 코드 예시는 `contains-pii-entities`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 PII 정보의 존재를 분석하려면**
다음 `contains-pii-entities` 예시에서는 입력 텍스트에 개인 식별 정보(PII)가 있는지 분석하여 이름, 주소, 은행 계좌 번호 또는 전화번호와 같이 식별된 PII 엔터티 유형의 레이블을 반환합니다.
```
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."
```
출력:
```
{
"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
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [개인 식별 정보(PII)](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/pii.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ContainsPiiEntities](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/contains-pii-entities.html) 섹션을 참조하세요.
### `create-dataset`
다음 코드 예시는 `create-dataset`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**플라이휠 데이터세트를 만들려면**
다음 `create-dataset` 예시에서는 플라이휠에 대한 데이터세트를 생성합니다. 이 데이터세트는 `--dataset-type` 태그에 지정된 대로 추가 훈련 데이터로 사용됩니다.
```
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`의 콘텐츠:
```
{
"DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
"DocumentClassifierInputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/training-data.csv"
}
}
```
출력:
```
{
"DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel Overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CreateDataset](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/create-dataset.html) 섹션을 참조하세요.
### `create-document-classifier`
다음 코드 예시는 `create-document-classifier`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**문서 분류자를 만들어 문서 분류**
다음 `create-document-classifier` 예제에서는 문서 분류자 모델의 학습 프로세스를 시작합니다. 교육 데이터 파일 `training.csv`는 `--input-data-config` 태그에 있습니다. `training.csv`는 첫 번째 열에 레이블 또는 분류가 제공되고 두 번째 열에 문서가 제공되는 2열 문서입니다.
```
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://amzn-s3-demo-bucket/" \
--language-code en
```
출력:
```
{
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CreateDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/create-document-classifier.html) 섹션을 참조하세요.
### `create-endpoint`
다음 코드 예시는 `create-endpoint`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**사용자 지정 모델의 엔드포인트를 생성하려면**
다음 `create-endpoint` 예시에서는 이전에 훈련된 사용자 지정 모델의 동기식 추론을 위한 엔드포인트를 만드는 예시입니다.
```
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
```
출력:
```
{
"EndpointArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint-1"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 엔드포인트 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CreateEndpoint](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/create-endpoint.html) 섹션을 참조하세요.
### `create-entity-recognizer`
다음 코드 예시는 `create-entity-recognizer`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**사용자 지정 엔터티 인식기를 생성하려면**
다음 `create-entity-recognizer` 예시에서는 사용자 지정 엔터티 인식기 모델에 대한 훈련 프로세스를 시작합니다. 이 예시에서는 훈련 문서인 `raw_text.csv` 및 CSV 엔터티 목록 `entity_list.csv`가 포함된 CSV 파일을 사용하여 모델을 훈련합니다. `entity-list.csv`에는 텍스트 및 유형 열이 포함되어 있습니다.
```
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://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/raw_text.csv},EntityList={S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/entity_list.csv}"
--language-code en
```
출력:
```
{
"EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:example-entity-recognizer/entityrecognizer1"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Custom entity recognition](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/custom-entity-recognition.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CreateEntityRecognizer](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/create-entity-recognizer.html) 섹션을 참조하세요.
### `create-flywheel`
다음 코드 예시는 `create-flywheel`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**플라이휠을 만들려면**
다음 `create-flywheel` 예시에서는 문서 분류 또는 엔터티 인식 모델의 지속적인 훈련을 오케스트레이션하는 플라이휠을 생성합니다. 이 예시의 플라이휠은 `--active-model-arn` 태그에 지정된 기존 훈련된 모델을 관리하기 위해 만들어졌습니다. 플라이휠이 생성되면 `--input-data-lake` 태그에 데이터 레이크가 생성됩니다.
```
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://amzn-s3-demo-bucket"
```
출력:
```
{
"FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel Overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CreateFlywheel](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/create-flywheel.html) 섹션을 참조하세요.
### `delete-document-classifier`
다음 코드 예시는 `delete-document-classifier`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**사용자 지정 문서 분류자 삭제**
다음 `delete-document-classifier` 예제에서는 사용자 지정 문서 분류자 모델을 삭제합니다.
```
aws comprehend delete-document-classifier \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 엔드포인트 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/delete-document-classifier.html)를 참조하세요.
### `delete-endpoint`
다음 코드 예시는 `delete-endpoint`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**사용자 지정 모델의 엔드포인트를 삭제하려면**
다음 `delete-endpoint` 예시에서는 모델별 엔드포인트를 삭제합니다. 모델을 삭제하려면 모든 엔드포인트를 삭제해야 합니다.
```
aws comprehend delete-endpoint \
--endpoint-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint-1
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 엔드포인트 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteEndpoint](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/delete-endpoint.html) 섹션을 참조하세요.
### `delete-entity-recognizer`
다음 코드 예시는 `delete-entity-recognizer`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**사용자 엔터티 객체 인식기 모델을 삭제하려면**
다음 `delete-entity-recognizer` 예시에서는 사용자 지정 엔터티 인식기 모델을 삭제합니다.
```
aws comprehend delete-entity-recognizer \
--entity-recognizer-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/example-entity-recognizer-1
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 엔드포인트 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteEntityRecognizer](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/delete-entity-recognizer.html) 섹션을 참조하세요.
### `delete-flywheel`
다음 코드 예시는 `delete-flywheel`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**플라이휠을 삭제하려면**
다음 `delete-flywheel` 예시에서는 플라이휠을 삭제합니다. 플라이휠과 연결된 데이터 레이크 또는 모델은 삭제되지 않습니다.
```
aws comprehend delete-flywheel \
--flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-1
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteFlywheel](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/delete-flywheel.html) 섹션을 참조하세요.
### `delete-resource-policy`
다음 코드 예시는 `delete-resource-policy`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**리소스 기반 정책을 삭제하려면**
다음 `delete-resource-policy` 예시에서는 Amazon Comprehend 리소스에서 리소스 기반 정책을 삭제합니다.
```
aws comprehend delete-resource-policy \
--resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1/version/1
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Copying custom models between AWS accounts](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/custom-copy.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*에서 [DeleteResourcePolicy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/delete-resource-policy.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-dataset`
다음 코드 예시는 `describe-dataset`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**플라이휠 데이터세트를 설명하려면**
다음 `describe-dataset` 예시에서는 플라이휠 데이터세트의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-dataset \
--dataset-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset
```
출력:
```
{
"DatasetProperties": {
"DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset",
"DatasetName": "example-dataset",
"DatasetType": "TRAIN",
"DatasetS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/flywheel-entity/schemaVersion=1/12345678A123456Z/datasets/example-dataset/20230616T203710Z/",
"Status": "CREATING",
"CreationTime": "2023-06-16T20:37:10.400000+00:00"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel Overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeDataset](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-dataset.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-document-classification-job`
다음 코드 예시는 `describe-document-classification-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**문서 분류 작업 설명**
다음 `describe-document-classification-job` 예제는 비동기 문서 분류 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-document-classification-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-CLN-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*에서 [DescribeDocumentClassificationJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-document-classification-job.html)를 참조하세요.
### `describe-document-classifier`
다음 코드 예시는 `describe-document-classifier`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**문서 분류기 설명**
다음 `describe-document-classifier` 예제에서는 사용자 지정 문서 분류자 모델을 삭제합니다.
```
aws comprehend describe-document-classifier \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 모델 생성 및 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*에서 [DescribeDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-document-classifier.html)를 참조하세요.
### `describe-dominant-language-detection-job`
다음 코드 예시는 `describe-dominant-language-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**주된 언어 감지 작업을 설명하려면.**
다음 `describe-dominant-language-detection-job` 예시에서는 비동기 주된 언어 감지 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-dominant-language-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-LANGUAGE-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeDominantLanguageDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-dominant-language-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-endpoint`
다음 코드 예시는 `describe-endpoint`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**특정 엔드포인트를 설명하려면**
다음 `describe-endpoint` 예시에서는 모델별 엔드포인트의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-endpoint \
--endpoint-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint
```
출력:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 엔드포인트 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeEndpoint](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-endpoint.html)를 참조하세요.
### `describe-entities-detection-job`
다음 코드 예시는 `describe-entities-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**엔터티 감지 작업을 설명하려면**
다음 `describe-entities-detection-job` 예시에서는 비동기 엔터티 감지 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-entities-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/thefolder/111122223333-NER-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::12345678012:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI명령 참조*의 [DescribeEntitiesDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-entities-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-entity-recognizer`
다음 코드 예시는 `describe-entity-recognizer`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**엔터티 인식기를 설명하려면**
다음 `describe-entity-recognizer` 예시에서는 사용자 지정 엔티티 인식기 모델의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-entity-recognizer \
entity-recognizer-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/business-recongizer-1/version/1
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/dataset/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"EntityList": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Custom entity recognition](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/custom-entity-recognition.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeEntityRecognizer](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-entity-recognizer.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-events-detection-job`
다음 코드 예시는 `describe-events-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**이벤트 감지 작업을 설명하려면**
다음 `describe-events-detection-job` 예시에서는 비동기 이벤트 감지 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-events-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/EventsData",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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"
]
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeEventsDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-events-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-flywheel-iteration`
다음 코드 예시는 `describe-flywheel-iteration`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**플라이휠 반복을 설명하려면**
다음 `describe-flywheel-iteration` 예시에서는 플라이휠 반복의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-flywheel-iteration \
--flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel \
--flywheel-iteration-id 20232222AEXAMPLE
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-destination-bucket/flywheel-entity/schemaVersion=1/20230616T200543Z/evaluation/20230616T211026Z/"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeFlywheelIteration](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-flywheel-iteration.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-flywheel`
다음 코드 예시는 `describe-flywheel`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**플라이휠을 설명하려면**
다음 `describe-flywheel` 예시에서는 플라이휠의 속성을 가져옵니다. 이 예시에서는 플라이휠과 연결된 모델이 문서를 스팸 또는 스팸이 아닌 문서, 즉 '햄'으로 분류하도록 훈련된 사용자 지정 분류기 모델입니다.
```
aws comprehend describe-flywheel \
--flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel Overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeFlywheel](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-flywheel.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-key-phrases-detection-job`
다음 코드 예시는 `describe-key-phrases-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**핵심 문구 감지 작업을 설명하려면**
다음 `describe-key-phrases-detection-job` 예시에서는 비동기 핵심 문구 감지 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-key-phrases-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeKeyPhrasesDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-key-phrases-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-pii-entities-detection-job`
다음 코드 예시는 `describe-pii-entities-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**PII 엔터티 감지 작업을 설명하려면**
다음 `describe-pii-entities-detection-job` 예시에서는 PII 엔터티 감지 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-pii-entities-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/thefolder/111122223333-NER-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::12345678012:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribePiiEntitiesDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-pii-entities-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-resource-policy`
다음 코드 예시는 `describe-resource-policy`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모델에 연결된 리소스 정책을 설명하려면**
다음 `describe-resource-policy` 예시에서는 모델에 연결된 리소스 기반 정책의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-resource-policy \
--resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
```
출력:
```
{
"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"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Copying custom models between AWS accounts](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/custom-copy.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeResourcePolicy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-resource-policy.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-sentiment-detection-job`
다음 코드 예시는 `describe-sentiment-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**감정 감지 작업을 설명하려면**
다음 `describe-sentiment-detection-job` 예시에서는 비동기 감정 감지 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-sentiment-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/MovieData",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeSentimentDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-sentiment-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-targeted-sentiment-detection-job`
다음 코드 예시는 `describe-targeted-sentiment-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**대상 감정 감지 작업을 설명하려면**
다음 `describe-targeted-sentiment-detection-job` 예시에서는 비동기 대상 감정 감지 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-targeted-sentiment-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/MovieData",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeTargetedSentimentDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-targeted-sentiment-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `describe-topics-detection-job`
다음 코드 예시는 `describe-topics-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**주제 탐지 작업 설명**
다음 `describe-topics-detection-job` 예제는 비동기 주제 탐지 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-topics-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-examplerole"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI명령 참조*에서 [DescribeTopicsDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-topics-detection-job.html)을 참조하세요.
### `detect-dominant-language`
다음 코드 예시는 `detect-dominant-language`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 주로 사용되는 언어 탐지**
다음 `detect-dominant-language`은(는) 입력 텍스트를 분석하고 주로 사용되는 언어를 식별합니다. 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
aws comprehend detect-dominant-language \
--text "It is a beautiful day in Seattle."
```
출력:
```
{
"Languages": [
{
"LanguageCode": "en",
"Score": 0.9877256155014038
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [주로 사용되는 언어](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-languages.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectDominantLanguage](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-dominant-language.html)를 참조하세요.
### `detect-entities`
다음 코드 예시는 `detect-entities`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 이름이 지정된 엔터티를 감지하려면**
다음 `detect-entities` 예제에서는 입력 텍스트를 분석하고 이름이 지정된 엔티티를 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
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."
```
출력:
```
{
"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
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [엔티티](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-entities.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectEntities](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-entities.html)를 참조하세요.
### `detect-key-phrases`
다음 코드 예시는 `detect-key-phrases`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 핵심 문구 탐지**
다음 `detect-key-phrases` 예제에서는 입력 텍스트를 분석하고 핵심 명사구를 식별합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
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."
```
출력:
```
{
"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
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [핵심 문구](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-key-phrases.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectKeyPhrases](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-key-phrases.html)를 참조하세요.
### `detect-pii-entities`
다음 코드 예시는 `detect-pii-entities`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 pii 엔티티 탐지**
다음 `detect-pii-entities` 예제는 입력 텍스트를 분석하고 개인 식별 정보(PII)가 포함된 엔티티를 식별합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
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."
```
출력:
```
{
"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
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [개인 식별 정보(PII)](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/pii.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectPiiEntities](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-pii-entities.html)를 참조하세요.
### `detect-sentiment`
다음 코드 예시는 `detect-sentiment`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**입력 텍스트의 감정 탐지**
다음 `detect-sentiment` 예제는 입력 텍스트를 분석하고 일반적인 감정(`POSITIVE`, `NEUTRAL`, `MIXED` 또는 `NEGATIVE`)에 대한 추론을 반환합니다.
```
aws comprehend detect-sentiment \
--language-code en \
--text "It is a beautiful day in Seattle"
```
출력:
```
{
"Sentiment": "POSITIVE",
"SentimentScore": {
"Positive": 0.9976957440376282,
"Negative": 9.653854067437351e-05,
"Neutral": 0.002169104292988777,
"Mixed": 3.857641786453314e-05
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Sentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-sentiment.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectSentiment](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-sentiment.html)를 참조하세요.
### `detect-syntax`
다음 코드 예시는 `detect-syntax`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 품사 탐지**
다음 `detect-syntax` 예제에서는 입력 텍스트의 구문을 분석하고 품사의 여러 부분을 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
aws comprehend detect-syntax \
--language-code en \
--text "It is a beautiful day in Seattle."
```
출력:
```
{
"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
}
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [구문 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-syntax.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectSyntax](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-syntax.html)를 참조하세요.
### `detect-targeted-sentiment`
다음 코드 예시는 `detect-targeted-sentiment`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 이름이 지정된 엔터티의 대상 감정을 감지하려면**
다음 `detect-targeted-sentiment` 예시에서는 입력 텍스트를 분석하여 각 엔티티와 연관된 대상 감정과 함께 이름이 지정된 엔터티를 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
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"
```
출력:
```
{
"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
}
]
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Targeted Sentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-targeted-sentiment.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectTargetedSentiment](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-targeted-sentiment.html) 섹션을 참조하세요.
### `import-model`
다음 코드 예시는 `import-model`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모델을 가져오려면**
다음 `import-model` 예시에서는 다른 AWS 계정에서 모델을 가져옵니다. `444455556666` 계정의 문서 분류기 모델에는 `111122223333` 계정이 모델을 가져올 수 있도록 허용하는 리소스 기반 정책이 있습니다.
```
aws comprehend import-model \
--source-model-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:444455556666:document-classifier/example-classifier
```
출력:
```
{
"ModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Copying custom models between AWS accounts](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/custom-copy.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ImportModel](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/import-model.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-datasets`
다음 코드 예시는 `list-datasets`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 플라이휠 데이터세트를 나열하려면**
다음 `list-datasets` 예시에서는 플라이휠과 연결된 모든 데이터세트를 나열합니다.
```
aws comprehend list-datasets \
--flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity
```
출력:
```
{
"DatasetPropertiesList": [
{
"DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset-1",
"DatasetName": "example-dataset-1",
"DatasetType": "TRAIN",
"DatasetS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-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"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel Overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListDatasets](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-datasets.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-document-classification-jobs`
다음 코드 예시는 `list-document-classification-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 문서 분류 작업 나열**
다음 `list-document-classification-jobs` 예제에는 모든 문서 분류 작업이 나열되어 있습니다.
```
aws comprehend list-document-classification-jobs
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/1234567890101-CLN-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListDocumentClassificationJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classification-jobs.html)를 참조하세요.
### `list-document-classifier-summaries`
다음 코드 예시는 `list-document-classifier-summaries`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**생성된 모든 문서 분류기의 요약을 나열하려면**
다음 `list-document-classifier-summaries` 예시에서는 모든 문서 분류기 작업이 나열되어 있습니다.
```
aws comprehend list-document-classifier-summaries
```
출력:
```
{
"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"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 모델 생성 및 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListDocumentClassifierSummaries](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classifier-summaries.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-document-classifiers`
다음 코드 예시는 `list-document-classifiers`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 문서 분류 작업 나열**
다음 `list-document-classifiers` 예제에는 학습된 문서 분류자 모델과 학습 중인 문서 분류자 모델이 모두 나열되어 있습니다.
```
aws comprehend list-document-classifiers
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
},
"OutputDataConfig": {},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle",
"Mode": "MULTI_CLASS"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 모델 생성 및 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListDocumentClassifiers](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classifiers.html)를 참조하세요.
### `list-dominant-language-detection-jobs`
다음 코드 예시는 `list-dominant-language-detection-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**주된 언어 감지 작업을 나열하려면**
다음 `list-dominant-language-detection-jobs` 예시에서는 진행 중이거나 완료된 모든 비동기 주된 언어 감지 작업을 나열합니다.
```
aws comprehend list-dominant-language-detection-jobs
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-LANGUAGE-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListDominantLanguageDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-dominant-language-detection-jobs.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-endpoints`
다음 코드 예시는 `list-endpoints`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 엔드포인트를 나열하려면**
다음 `list-endpoints` 예시에서는 모든 활성 모델별 엔드포인트를 나열합니다.
```
aws comprehend list-endpoints
```
출력:
```
{
"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"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 엔드포인트 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListEndpoints](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-endpoints.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-entities-detection-jobs`
다음 코드 예시는 `list-entities-detection-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 엔터티 감지 작업 나열**
다음 `list-entities-detection-jobs` 예시에서는 모든 비동기 엔터티 감지 작업을 나열합니다.
```
aws comprehend list-entities-detection-jobs
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-NER-e00597c36b448b91d70dea165EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [엔티티](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-entities.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListEntitiesDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-entities-detection-jobs.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-entity-recognizer-summaries`
다음 코드 예시는 `list-entity-recognizer-summaries`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**생성된 모든 엔터티 인식기에 대한 요약을 나열하려면**
다음 `list-entity-recognizer-summaries` 예시에서는 모든 엔터티 인식기 요약을 나열합니다.
```
aws comprehend list-entity-recognizer-summaries
```
출력:
```
{
"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"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Custom entity recognition](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/custom-entity-recognition.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListEntityRecognizerSummaries](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-entity-recognizer-summaries.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-entity-recognizers`
다음 코드 예시는 `list-entity-recognizers`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 사용자 지정 엔터티 인식기를 나열하려면**
다음 `list-entity-recognizers` 예시에서는 생성된 모든 사용자 지정 엔터티 인식기를 나열합니다.
```
aws comprehend list-entity-recognizers
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/dataset/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"EntityList": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/raw_txt.csv",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"EntityList": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Custom entity recognition](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/custom-entity-recognition.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListEntityRecognizers](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-entity-recognizers.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-events-detection-jobs`
다음 코드 예시는 `list-events-detection-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 이벤트 감지 작업을 나열하려면**
다음 `list-events-detection-jobs` 예시에서는 모든 비동기 이벤트 감지 작업을 나열합니다.
```
aws comprehend list-events-detection-jobs
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-source-bucket/EventsData/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-source-bucket/EventsData/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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"
]
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListEventsDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-events-detection-jobs.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-flywheel-iteration-history`
다음 코드 예시는 `list-flywheel-iteration-history`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 플라이휠 반복 기록을 나열하려면**
다음 `list-flywheel-iteration-history` 예시에서는 플라이휠의 모든 반복을 나열합니다.
```
aws comprehend list-flywheel-iteration-history
--flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/example-flywheel-2/schemaVersion=1/20230616TEXAMPLE/evaluation/20230616TEXAMPLE/"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListFlywheelIterationHistory](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-flywheel-iteration-history.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-flywheels`
다음 코드 예시는 `list-flywheels`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 플라이휠을 나열하려면**
다음 `list-flywheels` 예시에서는 생성된 모든 플라이휠을 나열합니다.
```
aws comprehend list-flywheels
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-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"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListFlywheels](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-flywheels.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-key-phrases-detection-jobs`
다음 코드 예시는 `list-key-phrases-detection-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 핵심 문구 감지 작업 나열**
다음 `list-key-phrases-detection-jobs` 예시에서는 진행 중이거나 완료된 모든 비동기 핵심 문구 감지 작업을 나열합니다.
```
aws comprehend list-key-phrases-detection-jobs
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-source-bucket/AsyncBatchJobs/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-KP-123456abcdeb0e11022f22a44EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListKeyPhrasesDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-key-phrases-detection-jobs.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-pii-entities-detection-jobs`
다음 코드 예시는 `list-pii-entities-detection-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 PII 엔터티 감지 작업을 나열하려면**
다음 `list-pii-entities-detection-jobs` 예시에서는 진행 중이거나 완료된 모든 비동기 PII 감지 작업을 나열합니다.
```
aws comprehend list-pii-entities-detection-jobs
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/AsyncBatchJobs/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-PII-d927562638cfa739331a99b3cEXAMPLE/output/"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
"Mode": "ONLY_OFFSETS"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListPiiEntitiesDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-pii-entities-detection-jobs.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-sentiment-detection-jobs`
다음 코드 예시는 `list-sentiment-detection-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 감정 감지 작업을 나열하려면**
다음 `list-sentiment-detection-jobs` 예시에서는 진행 중이거나 완료된 모든 비동기 감정 감지 작업을 나열합니다.
```
aws comprehend list-sentiment-detection-jobs
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/MovieData",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/MovieData2",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListSentimentDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-sentiment-detection-jobs.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-tags-for-resource`
다음 코드 예시는 `list-tags-for-resource`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**리소스 태그를 나열하려면**
다음 `list-tags-for-resource` 예시에서는 Amazon Comprehend 리소스의 태그를 나열합니다.
```
aws comprehend list-tags-for-resource \
--resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
```
출력:
```
{
"ResourceArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1",
"Tags": [
{
"Key": "Department",
"Value": "Finance"
},
{
"Key": "location",
"Value": "Seattle"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Tagging your resources](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/tagging.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListTagsForResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-tags-for-resource.html)를 참조하세요.
### `list-targeted-sentiment-detection-jobs`
다음 코드 예시는 `list-targeted-sentiment-detection-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 대상 감정 감지 작업을 나열하려면**
다음 `list-targeted-sentiment-detection-jobs` 예시에서는 진행 중이거나 완료된 모든 비동기 대상 감정 감지 작업을 나열합니다.
```
aws comprehend list-targeted-sentiment-detection-jobs
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket/MovieData",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket/MovieData2",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
},
"LanguageCode": "en",
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListTargetedSentimentDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-targeted-sentiment-detection-jobs.html) 섹션을 참조하세요.
### `list-topics-detection-jobs`
다음 코드 예시는 `list-topics-detection-jobs`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**모든 주제 탐지 작업 나열**
다음 `list-topics-detection-jobs` 예제는 진행 중인 모든 비동기 주제 탐지 작업과 완료된 비동기 주제 탐지 작업을 나열합니다.
```
aws comprehend list-topics-detection-jobs
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-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://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListTopicsDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-topics-detection-jobs.html)를 참조하세요.
### `put-resource-policy`
다음 코드 예시는 `put-resource-policy`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**리소스 기반 정책을 연결하려면**
다음 `put-resource-policy` 예시에서는 다른 AWS 계정으로 가져올 수 있도록 리소스 기반 정책을 모델에 연결합니다. 정책은 `111122223333` 계정의 모델에 연결되며 `444455556666` 계정을 통해 모델을 가져올 수 있습니다.
```
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"]}}]}'
```
출력:
```
{
"PolicyRevisionId": "aaa111d069d07afaa2aa3106aEXAMPLE"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Copying custom models between AWS accounts](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/custom-copy.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [PutResourcePolicy](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/put-resource-policy.html) 섹션을 참조하세요.
### `start-document-classification-job`
다음 코드 예시는 `start-document-classification-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**문서 분류 작업 나열**
다음 `start-document-classification-job` 예제에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소의 모든 파일에서 사용자 지정 모델을 사용하여 문서 분류 작업을 시작합니다. 이 예제에서 입력 S3 버킷에는 `SampleSMStext1.txt`, `SampleSMStext2.txt` 및 `SampleSMStext3.txt`가 포함되어 있습니다. 이 모델은 이전에 스팸과 비스팸 또는 “햄”, SMS 메시지의 문서 분류에 대해 학습되었습니다. 작업이 완료되면 `--output-data-config` 태그에 지정된 위치에 `output.tar.gz`가 배치됩니다. `output.tar.gz`에는 각 문서의 분류가 나열되는 `predictions.jsonl`이 들어 있습니다. JSON 출력은 파일당 한 줄로 출력되지만 여기서는 가독성을 위해 형식이 지정되어 있습니다.
```
aws comprehend start-document-classification-job \
--job-name exampleclassificationjob \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket-INPUT/jobdata/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-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`의 콘텐츠:
```
"CONGRATULATIONS! TXT 2155550100 to win $5000"
```
`SampleSMStext2.txt`의 콘텐츠:
```
"Hi, when do you want me to pick you up from practice?"
```
`SampleSMStext3.txt`의 콘텐츠:
```
"Plz send bank account # to 2155550100 to claim prize!!"
```
출력:
```
{
"JobId": "e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
`predictions.jsonl`의 콘텐츠:
```
{"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}]}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartDocumentClassificationJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-document-classification-job.html)을 참조하세요.
### `start-dominant-language-detection-job`
다음 코드 예시는 `start-dominant-language-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 언어 감지 작업을 시작하려면**
다음 `start-dominant-language-detection-job` 예시에서는 `--input-data-config` 태그가 지정한 주소에 위치한 모든 파일에 대해 비동기 언어 감지 작업을 시작합니다. 이 예시의 S3 버킷에는 `Sampletext1.txt` 파일이 포함되어 있습니다. 작업이 완료되면 `output` 폴더가 `--output-data-config` 태그에 지정된 위치에 배치됩니다. 폴더에는 각 텍스트 파일의 주된 언어와 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수가 포함된 `output.txt`가 포함되어 있습니다.
```
aws comprehend start-dominant-language-detection-job \
--job-name example_language_analysis_job \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--language-code en
```
Sampletext1.txt의 콘텐츠:
```
"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."
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:dominant-language-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
`output.txt`의 콘텐츠:
```
{"File": "Sampletext1.txt", "Languages": [{"LanguageCode": "en", "Score": 0.9913753867149353}], "Line": 0}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartDominantLanguageDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-dominant-language-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `start-entities-detection-job`
다음 코드 예시는 `start-entities-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**예시 1: 사전 훈련된 모델을 사용하여 표준 엔터티 감지 작업을 시작하려면**
다음 `start-entities-detection-job` 예시에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소에 있는 모든 파일에 대해 비동기 엔터티 감지 작업을 시작합니다. 이 예시의 S3 버킷에는 `Sampletext1.txt`, `Sampletext2.txt`, `Sampletext3.txt` 파일이 포함되어 있습니다. 작업이 완료되면 `output` 폴더가 `--output-data-config` 태그에 지정된 위치에 배치됩니다. 이 폴더에는 각 텍스트 파일에서 감지된 모든 이름이 지정된 엔터티와 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수가 나열된 `output.txt`가 포함되어 있습니다. JSON 출력은 입력 파일당 한 줄로 출력되지만 여기서는 가독성을 위해 형식이 지정되어 있습니다.
```
aws comprehend start-entities-detection-job \
--job-name entitiestest \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--language-code en
```
`Sampletext1.txt`의 콘텐츠:
```
"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`의 콘텐츠:
```
"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`의 콘텐츠:
```
"Jane, please submit any customer feedback from this weekend to AnySpa, 123 Main St, Anywhere and send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `output.txt`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
**예시 2: 사용자 지정 엔터티 감지 작업을 시작하려면**
다음 `start-entities-detection-job` 예시에서는 `--input-data-config` 태그가 지정한 주소에 있는 모든 파일에 대해 비동기 사용자 지정 엔터티 감지 작업을 시작합니다. 이 예시의 S3 버킷에는 `SampleFeedback1.txt`, `SampleFeedback2.txt`, `SampleFeedback3.txt` 파일이 포함되어 있습니다. 엔터티 인식기 모델은 고객 지원 피드백을 통해 디바이스 이름을 인식하도록 훈련되었습니다. 작업이 완료되면 `output` 폴더가 `--output-data-config` 태그로 지정된 위치에 배치됩니다. 이 폴더에는 각 텍스트 파일에서 감지된 모든 이름이 지정된 엔터티와 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수가 나열된 `output.txt`가 포함되어 있습니다. JSON 출력은 파일당 한 줄로 출력되지만 여기서는 가독성을 위해 형식이 지정되어 있습니다.
```
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://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-IOrole"
```
`SampleFeedback1.txt`의 콘텐츠:
```
"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`의 콘텐츠:
```
"Hi, I have a discrepancy with my new bill. Could we get it sorted out? A rep added stuff I didn't sign up for when I did my AnyPhone 10 upgrade. | We can absolutely get this sorted!"
```
`SampleFeedback3.txt`의 콘텐츠:
```
"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!"
```
출력:
```
{
"JobId": "019ea9edac758806850fa8a79ff83021",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/019ea9edac758806850fa8a79ff83021",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `output.txt`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Custom entity recognition](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/custom-entity-recognition.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartEntitiesDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-entities-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `start-events-detection-job`
다음 코드 예시는 `start-events-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 이벤트 감지 작업을 시작하려면**
다음 `start-events-detection-job` 예시에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소에 있는 모든 파일에 대해 비동기 이벤트 감지 작업을 시작합니다. 가능한 대상 이벤트 유형에는 `BANKRUPCTY`, `EMPLOYMENT`, `CORPORATE_ACQUISITION`, `INVESTMENT_GENERAL`, `CORPORATE_MERGER`, `IPO`, `RIGHTS_ISSUE`, `SECONDARY_OFFERING`, `SHELF_OFFERING`, `TENDER_OFFERING`, `STOCK_SPLIT`이 포함됩니다. 이 예시의 S3 버킷에는 `SampleText1.txt`, `SampleText2.txt`, `SampleText3.txt` 파일이 포함되어 있습니다. 작업이 완료되면 `output` 폴더가 `--output-data-config` 태그에 지정된 위치에 배치됩니다. 이 폴더에는 `SampleText1.txt.out`, `SampleText2.txt.out`, `SampleText3.txt.out` 파일이 포함되어 있습니다. JSON 출력은 파일당 한 줄로 출력되지만 여기서는 가독성을 위해 형식이 지정되어 있습니다.
```
aws comprehend start-events-detection-job \
--job-name events-detection-1 \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/EventsData" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-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`의 콘텐츠:
```
"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`의 콘텐츠:
```
"In 2021, AnyCompany officially purchased AnyBusiness for 100 billion dollars, surprising and exciting the shareholders."
```
`SampleText3.txt`의 콘텐츠:
```
"In 2022, AnyCompany stock crashed 50. Eventually later that year they filed for bankruptcy."
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:events-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `SampleText1.txt.out`의 콘텐츠:
```
{
"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`의 콘텐츠:
```
{
"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`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartEventsDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-events-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `start-flywheel-iteration`
다음 코드 예시는 `start-flywheel-iteration`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**플라이휠 반복을 시작하려면**
다음 `start-flywheel-iteration` 예시에서는 플라이휠 반복을 시작합니다. 이 작업은 플라이휠의 새 데이터세트를 사용하여 새 모델 버전을 훈련합니다.
```
aws comprehend start-flywheel-iteration \
--flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel
```
출력:
```
{
"FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel",
"FlywheelIterationId": "12345123TEXAMPLE"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartFlywheelIteration](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-flywheel-iteration.html) 섹션을 참조하세요.
### `start-key-phrases-detection-job`
다음 코드 예시는 `start-key-phrases-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**핵심 문구 감지 작업을 시작하려면**
다음 `start-key-phrases-detection-job` 예시에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소에 있는 모든 파일에 대해 비동기 핵심 문구 감지 작업을 시작합니다. 이 예시의 S3 버킷에는 `Sampletext1.txt`, `Sampletext2.txt`, `Sampletext3.txt` 파일이 포함되어 있습니다. 작업이 완료되면 `output` 폴더가 `--output-data-config` 태그로 지정된 위치에 배치됩니다. 이 폴더에는 각 텍스트 파일에서 감지된 모든 핵심 문구와 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수가 포함된 `output.txt` 파일이 포함되어 있습니다. JSON 출력은 파일당 한 줄로 출력되지만 여기서는 가독성을 위해 형식이 지정되어 있습니다.
```
aws comprehend start-key-phrases-detection-job \
--job-name keyphrasesanalysistest1 \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" \
--language-code en
```
`Sampletext1.txt`의 콘텐츠:
```
"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`의 콘텐츠:
```
"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`의 콘텐츠:
```
"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."
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `output.txt`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartKeyPhrasesDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-key-phrases-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `start-pii-entities-detection-job`
다음 코드 예시는 `start-pii-entities-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 PII 감지 작업을 시작하려면**
다음 `start-pii-entities-detection-job` 예시에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소에 있는 모든 파일에 대해 비동기 개인 식별 정보(PII) 감지 작업을 시작합니다. 이 예시의 S3 버킷에는 `Sampletext1.txt`, `Sampletext2.txt`, `Sampletext3.txt` 파일이 포함되어 있습니다. 작업이 완료되면 `output` 폴더가 `--output-data-config` 태그에 지정된 위치에 배치됩니다. 이 폴더에는 각 텍스트 파일 내의 이름이 지정된 엔터티를 나열하는 `SampleText1.txt.out`, `SampleText2.txt.out`, `SampleText3.txt.out` 파일이 포함되어 있습니다. JSON 출력은 파일당 한 줄로 출력되지만 여기서는 가독성을 위해 형식이 지정되어 있습니다.
```
aws comprehend start-pii-entities-detection-job \
--job-name entities_test \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-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`의 콘텐츠:
```
"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`의 콘텐츠:
```
"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`의 콘텐츠:
```
"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."
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `SampleText1.txt.out`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `SampleText2.txt.out`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `SampleText3.txt.out`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartPiiEntitiesDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-pii-entities-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `start-sentiment-detection-job`
다음 코드 예시는 `start-sentiment-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 감정 분석 작업을 시작하려면**
다음 `start-sentiment-detection-job` 예시에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소에 있는 모든 파일에 대해 비동기 감정 분석 감지 작업을 시작합니다. 이 예시의 S3 버킷에는 `SampleMovieReview1.txt`, `SampleMovieReview2.txt`, `SampleMovieReview3.txt` 파일이 포함되어 있습니다. 작업이 완료되면 `output` 폴더가 `--output-data-config` 태그에 지정된 위치에 배치됩니다. 이 폴더에는 각 텍스트 파일의 주된 감정과 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수가 포함된 `output.txt` 파일이 포함되어 있습니다. JSON 출력은 파일당 한 줄로 출력되지만 여기서는 가독성을 위해 형식이 지정되어 있습니다.
```
aws comprehend start-sentiment-detection-job \
--job-name example-sentiment-detection-job \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
```
`SampleMovieReview1.txt`의 콘텐츠:
```
"The film, AnyMovie2, is fairly predictable and just okay."
```
`SampleMovieReview2.txt`의 콘텐츠:
```
"AnyMovie2 is the essential sci-fi film that I grew up watching when I was a kid. I highly recommend this movie."
```
`SampleMovieReview3.txt`의 콘텐츠:
```
"Don't get fooled by the 'awards' for AnyMovie2. All parts of the film were poorly stolen from other modern directors."
```
출력:
```
{
"JobId": "0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:sentiment-detection-job/0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
가독성을 위해 들여쓰기 줄이 있는 `output.txt`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartSentimentDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-sentiment-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `start-targeted-sentiment-detection-job`
다음 코드 예시는 `start-targeted-sentiment-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 대상 감정 분석 작업을 시작하려면**
다음 `start-targeted-sentiment-detection-job` 예시에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소에 있는 모든 파일에 대해 비동기 대상 감정 분석 감지 작업을 시작합니다. 이 예시의 S3 버킷에는 `SampleMovieReview1.txt`, `SampleMovieReview2.txt`, `SampleMovieReview3.txt` 파일이 포함되어 있습니다. 작업이 완료되면 `output.tar.gz`는 `--output-data-config` 태그에 의해 지정된 위치에 배치됩니다. `output.tar.gz`에는 `SampleMovieReview1.txt.out`, `SampleMovieReview2.txt.out`, `SampleMovieReview3.txt.out` 파일이 포함되어 있으며, 각 파일에는 단일 입력 텍스트 파일에 대한 이름이 지정된 엔터티 및 관련 감정이 모두 포함되어 있습니다.
```
aws comprehend start-targeted-sentiment-detection-job \
--job-name targeted_movie_review_analysis1 \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/MovieData" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role
```
`SampleMovieReview1.txt`의 콘텐츠:
```
"The film, AnyMovie, is fairly predictable and just okay."
```
`SampleMovieReview2.txt`의 콘텐츠:
```
"AnyMovie is the essential sci-fi film that I grew up watching when I was a kid. I highly recommend this movie."
```
`SampleMovieReview3.txt`의 콘텐츠:
```
"Don't get fooled by the 'awards' for AnyMovie. All parts of the film were poorly stolen from other modern directors."
```
출력:
```
{
"JobId": "0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:targeted-sentiment-detection-job/0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `SampleMovieReview1.txt.out`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `SampleMovieReview2.txt.out`의 콘텐츠:
```
{
"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
}
```
가독성을 위한 줄 들여쓰기가 있는 `SampleMovieReview3.txt.out`의 콘텐츠:
```
{
"Entities": [
{
"DescriptiveMentionIndex": [
1
],
"Mentions": [
{
"BeginOffset": 64,
"EndOffset": 68,
"Score": 0.992953,
"GroupScore": 0.999814,
"Text": "film",
"Type": "MOVIE",
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"Sentiment": "NEUTRAL",
"SentimentScore": {
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"Negative": 0.010425,
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}
}
},
{
"BeginOffset": 37,
"EndOffset": 45,
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"Text": "AnyMovie",
"Type": "ORGANIZATION",
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"Negative": 0.039847,
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}
}
}
]
},
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"DescriptiveMentionIndex": [
0
],
"Mentions": [
{
"BeginOffset": 47,
"EndOffset": 50,
"Score": 0.999991,
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"Type": "QUANTITY",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "NEUTRAL",
"SentimentScore": {
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}
}
]
},
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"DescriptiveMentionIndex": [
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],
"Mentions": [
{
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"Text": "directors",
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"MentionSentiment": {
"Sentiment": "NEUTRAL",
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"Neutral": 1,
"Positive": 0
}
}
}
]
}
],
"File": "SampleMovieReview3.txt",
"Line": 0
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartTargetedSentimentDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-targeted-sentiment-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `start-topics-detection-job`
다음 코드 예시는 `start-topics-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**주제 탐지 분석 작업 시작**
다음 `start-topics-detection-job` 예제에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소에 있는 모든 파일에 대해 비동기 주제 탐지 작업을 시작합니다. 작업이 완료되면 `--ouput-data-config` 태그로 지정된 위치에 `output` 폴더가 배치됩니다. `output`에는 topic-terms.csv 및 doc-topics.csv 파일이 들어 있습니다. 첫 번째 출력 파일 topic-terms.csv는 컬렉션의 주제 목록입니다. 각 주제에 대해 목록에는 기본적으로 주제별 상위 용어가 가중치에 따라 포함됩니다. 두 번째 `doc-topics.csv` 파일에는 주제와 관련된 문서 및 해당 주제와 관련된 문서 비율이 나열되어 있습니다.
```
aws comprehend start-topics-detection-job \
--job-name example_topics_detection_job \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--language-code en
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [주제 모델링](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/topic-modeling.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartTopicsDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-topics-detection-job.html)을 참조하세요.
### `stop-dominant-language-detection-job`
다음 코드 예시는 `stop-dominant-language-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 주된 언어 감지 작업을 중지하려면**
다음 `stop-dominant-language-detection-job` 예시에서는 진행 중인 비동기 주된 언어 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 `IN_PROGRESS`인 경우 작업은 종료로 표시되고 `STOP_REQUESTED` 상태로 전환됩니다. 작업을 중지하기 전에 작업이 완료되면 `COMPLETED` 상태로 전환됩니다.
```
aws comprehend stop-dominant-language-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
"JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StopDominantLanguageDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/stop-dominant-language-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `stop-entities-detection-job`
다음 코드 예시는 `stop-entities-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 엔터티 감지 작업을 중지하려면**
다음 `stop-entities-detection-job` 예시에서는 진행 중인 비동기 엔터티 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 `IN_PROGRESS`인 경우 작업은 종료로 표시되고 `STOP_REQUESTED` 상태로 전환됩니다. 작업을 중지하기 전에 작업이 완료되면 `COMPLETED` 상태로 전환됩니다.
```
aws comprehend stop-entities-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
"JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StopEntitiesDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/stop-entities-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `stop-events-detection-job`
다음 코드 예시는 `stop-events-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 이벤트 감지 작업을 중지하려면**
다음 `stop-events-detection-job` 예시에서는 진행 중인 비동기 이벤트 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 `IN_PROGRESS`인 경우 작업은 종료로 표시되고 `STOP_REQUESTED` 상태로 전환됩니다. 작업을 중지하기 전에 작업이 완료되면 `COMPLETED` 상태로 전환됩니다.
```
aws comprehend stop-events-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
"JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StopEventsDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/stop-events-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `stop-key-phrases-detection-job`
다음 코드 예시는 `stop-key-phrases-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 핵심 문구 감지 작업을 중지하려면**
다음 `stop-key-phrases-detection-job` 예시에서는 진행 중인 비동기 핵심 문구 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 `IN_PROGRESS`인 경우 작업은 종료로 표시되고 `STOP_REQUESTED` 상태로 전환됩니다. 작업을 중지하기 전에 작업이 완료되면 `COMPLETED` 상태로 전환됩니다.
```
aws comprehend stop-key-phrases-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
"JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StopKeyPhrasesDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/stop-key-phrases-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `stop-pii-entities-detection-job`
다음 코드 예시는 `stop-pii-entities-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 PII 엔터티 감지 작업을 중지하려면**
다음 `stop-pii-entities-detection-job` 예시에서는 진행 중인 비동기 PII 엔터티 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 `IN_PROGRESS`인 경우 작업은 종료로 표시되고 `STOP_REQUESTED` 상태로 전환됩니다. 작업을 중지하기 전에 작업이 완료되면 `COMPLETED` 상태로 전환됩니다.
```
aws comprehend stop-pii-entities-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
"JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StopPiiEntitiesDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/stop-pii-entities-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `stop-sentiment-detection-job`
다음 코드 예시는 `stop-sentiment-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 감정 감지 작업을 중지하려면**
다음 `stop-sentiment-detection-job` 예시에서는 진행 중인 비동기 감정 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 `IN_PROGRESS`인 경우 작업은 종료로 표시되고 `STOP_REQUESTED` 상태로 전환됩니다. 작업을 중지하기 전에 작업이 완료되면 `COMPLETED` 상태로 전환됩니다.
```
aws comprehend stop-sentiment-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
"JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StopSentimentDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/stop-sentiment-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `stop-targeted-sentiment-detection-job`
다음 코드 예시는 `stop-targeted-sentiment-detection-job`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**비동기 대상 감정 감지 작업을 중지하려면**
다음 `stop-targeted-sentiment-detection-job` 예시에서는 진행 중인 비동기 대상 감정 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 `IN_PROGRESS`인 경우 작업은 종료로 표시되고 `STOP_REQUESTED` 상태로 전환됩니다. 작업을 중지하기 전에 작업이 완료되면 `COMPLETED` 상태로 전환됩니다.
```
aws comprehend stop-targeted-sentiment-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
"JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StopTargetedSentimentDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/stop-targeted-sentiment-detection-job.html) 섹션을 참조하세요.
### `stop-training-document-classifier`
다음 코드 예시는 `stop-training-document-classifier`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**문서 분류기 모델의 훈련을 중지하려면**
다음 `stop-training-document-classifier` 예시에서는 진행 중인 문서 분류기 모델의 훈련을 중지합니다.
```
aws comprehend stop-training-document-classifier
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 모델 생성 및 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StopTrainingDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/stop-training-document-classifier.html) 섹션을 참조하세요.
### `stop-training-entity-recognizer`
다음 코드 예시는 `stop-training-entity-recognizer`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**엔터티 인식기 모델의 훈련을 중지하려면**
다음 `stop-training-entity-recognizer` 예시에서는 진행 중인 엔터티 인식기 모델의 훈련을 중지합니다.
```
aws comprehend stop-training-entity-recognizer
--entity-recognizer-arn "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/examplerecognizer1"
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 모델 생성 및 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StopTrainingEntityRecognizer](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/stop-training-entity-recognizer.html) 섹션을 참조하세요.
### `tag-resource`
다음 코드 예시는 `tag-resource`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**예시 1: 리소스에 태그를 지정하려면**
다음 `tag-resource` 예시에서는 Amazon Comprehend 리소스에 단일 태그를 추가합니다.
```
aws comprehend tag-resource \
--resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1 \
--tags Key=Location,Value=Seattle
```
이 명령에는 출력이 없습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Tagging your resources](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/tagging.html) 섹션을 참조하세요.
**예시 2: 리소스에 여러 태그를 추가하려면**
다음 `tag-resource` 예시에서는 Amazon Comprehend 리소스에 여러 태그를 추가합니다.
```
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
```
이 명령에는 출력이 없습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Tagging your resources](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/tagging.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [TagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/tag-resource.html)를 참조하세요.
### `untag-resource`
다음 코드 예시는 `untag-resource`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**예시 1: 리소스에서 단일 태그를 제거하려면**
다음 `untag-resource` 예시에서는 Amazon Comprehend 리소스에서 단일 태그를 제거합니다.
```
aws comprehend untag-resource \
--resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
--tag-keys Location
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Tagging your resources](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/tagging.html) 섹션을 참조하세요.
**예시 2: 리소스에서 여러 태그를 제거하려면**
다음 `untag-resource` 예시에서는 Amazon Comprehend 리소스에서 여러 태그를 제거합니다.
```
aws comprehend untag-resource \
--resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
--tag-keys Location Department
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Tagging your resources](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/tagging.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [UntagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/untag-resource.html)를 참조하세요.
### `update-endpoint`
다음 코드 예시는 `update-endpoint`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**예시 1: 엔드포인트의 추론 단위를 업데이트하려면**
다음 `update-endpoint` 예시에서는 엔드포인트에 대한 정보를 업데이트합니다. 이 예시에서는 추론 단위 수가 증가합니다.
```
aws comprehend update-endpoint \
--endpoint-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint
--desired-inference-units 2
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 엔드포인트 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html) 섹션을 참조하세요.
**예시 2: 엔드포인트의 활성 모델을 업데이트하려면**
다음 `update-endpoint` 예시에서는 엔드포인트에 대한 정보를 업데이트합니다. 이 예시에서는 활성 모델이 변경됩니다.
```
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
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 엔드포인트 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [UpdateEndpoint](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/update-endpoint.html) 섹션을 참조하세요.
### `update-flywheel`
다음 코드 예시는 `update-flywheel`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**플라이휠 구성을 업데이트하려면**
다음 `update-flywheel` 예시에서는 플라이휠 구성을 업데이트합니다. 이 예시에서는 플라이휠의 활성 모델이 업데이트됩니다.
```
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
```
출력:
```
{
"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://amzn-s3-demo-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"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Flywheel overview](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/flywheels-about.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [UpdateFlywheel](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/update-flywheel.html) 섹션을 참조하세요.