를 사용한 Amazon Comprehend 예제 AWS CLI - AWS SDK 코드 예제
작업

Doc AWS SDK 예제 GitHub 리포지토리에서 더 많은 SDK 예제를 사용할 수 있습니다. AWS

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

를 사용한 Amazon Comprehend 예제 AWS CLI

다음 코드 예제에서는 Amazon Comprehend와 AWS Command Line Interface 함께를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.

작업은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 관련 시나리오의 컨텍스트에 따라 표시되며, 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여줍니다.

각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.

주제

작업

다음 코드 예시에서는 batch-detect-dominant-language을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 주로 사용되는 언어 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 batch-detect-entities을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 엔티티 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 batch-detect-key-phrases을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 핵심 문구 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 batch-detect-sentiment을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Sentiment 섹션을 참조하세요

다음 코드 예시에서는 batch-detect-syntax을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 구문 분석 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 BatchDetectSyntax 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 batch-detect-targeted-sentiment을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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,
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                            "Text": "trail",
                            "Type": "OTHER",
                            "MentionSentiment": {
                                "Sentiment": "POSITIVE",
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                                    "Positive": 1.0,
                                    "Negative": 0.0,
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                                }
                            },
                            "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 안내서의 Targeted Sentiment 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 classify-document을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 사용자 지정 분류 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 ClassifyDocument 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 contains-pii-entities을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 개인 식별 정보(PII) 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 create-dataset을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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.json의 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 안내서의 Flywheel Overview 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 CreateDataset 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 create-document-classifier을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

문서 분류자를 만들어 문서 분류

다음 create-document-classifier 예제에서는 문서 분류자 모델의 학습 프로세스를 시작합니다. 교육 데이터 파일 training.csv는 --input-data-config 태그에 있습니다. training.csv는 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 안내서의 사용자 지정 분류 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 create-endpoint을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 엔드포인트 관리 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 CreateEndpoint 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 create-entity-recognizer을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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.csv가 포함된 CSV 파일을 사용하여 모델을 훈련합니다. entity-list.csv에는 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 안내서의 Custom entity recognition 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 create-flywheel을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel Overview 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 CreateFlywheel 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 delete-document-classifier을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 엔드포인트 관리를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 delete-endpoint을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 엔드포인트 관리 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DeleteEndpoint 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 delete-entity-recognizer을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 엔드포인트 관리 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 delete-flywheel을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel overview 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DeleteFlywheel 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 delete-resource-policy을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 AWS 계정 간 사용자 지정 모델 복사를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-dataset을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel Overview 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DescribeDataset 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-document-classification-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 사용자 지정 분류를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-document-classifier을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 사용자 지정 모델 생성 및 관리를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-dominant-language-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-endpoint을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 엔드포인트 관리 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DescribeEndpoint를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-entities-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-entity-recognizer을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Custom entity recognition 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-events-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-flywheel-iteration을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel overview 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-flywheel을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel Overview 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DescribeFlywheel 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-key-phrases-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-pii-entities-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-resource-policy을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 AWS 계정 간 사용자 지정 모델 복사를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-sentiment-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-targeted-sentiment-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 describe-topics-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 detect-dominant-language을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

입력 텍스트에서 주로 사용되는 언어 탐지

다음 detect-dominant-language은(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 안내서의 주로 사용되는 언어를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 detect-entities을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 엔티티를 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DetectEntities를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 detect-key-phrases을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 핵심 문구를 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DetectKeyPhrases를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 detect-pii-entities을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 개인 식별 정보(PII)를 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DetectPiiEntities를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 detect-sentiment을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Sentiment 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DetectSentiment를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 detect-syntax을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 구문 분석을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 DetectSyntax를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 detect-targeted-sentiment을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Targeted Sentiment 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 import-model을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 AWS 계정 간 사용자 지정 모델 복사를 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 ImportModel 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-datasets을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel Overview 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 ListDatasets 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-document-classification-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 사용자 지정 분류를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-document-classifier-summaries을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 사용자 지정 모델 생성 및 관리를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-document-classifiers을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 사용자 지정 모델 생성 및 관리를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-dominant-language-detection-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-endpoints을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 엔드포인트 관리 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 ListEndpoints 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-entities-detection-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 엔티티 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-entity-recognizer-summaries을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Custom entity recognition 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-entity-recognizers을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Custom entity recognition 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-events-detection-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-flywheel-iteration-history을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel overview 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-flywheels을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel overview 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 ListFlywheels 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-key-phrases-detection-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-pii-entities-detection-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-sentiment-detection-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-tags-for-resource을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Tagging your resources 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-targeted-sentiment-detection-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 list-topics-detection-jobs을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 put-resource-policy을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

리소스 기반 정책을 연결하려면

다음 put-resource-policy 예제에서는 다른 AWS 계정에서 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 안내서의 AWS 계정 간 사용자 지정 모델 복사를 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 PutResourcePolicy 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-document-classification-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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.txt가 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.gz가 배치됩니다. output.tar.gz에는 각 문서의 분류가 나열되는 predictions.jsonl이 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.txt의 콘텐츠:

"CONGRATULATIONS! TXT 2155550100 to win $5000"

SampleSMStext2.txt의 콘텐츠:

"Hi, when do you want me to pick you up from practice?"

SampleSMStext3.txt의 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.jsonl의 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 안내서의 사용자 지정 분류를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-dominant-language-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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.txt가 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.txt의 콘텐츠:

{"File": "Sampletext1.txt", "Languages": [{"LanguageCode": "en", "Score": 0.9913753867149353}], "Line": 0}

자세한 내용은 Amazon Comprehend 개발자 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-entities-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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.txt가 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.txt의 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.txt의 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.txt의 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.txt의 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 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.txt가 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.txt의 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.txt의 콘텐츠:

"Hi, I have a discrepancy with my new bill. Could we get it sorted out? A rep added stuff I didnt sign up for when I did my AnyPhone 10 upgrade. | We can absolutely get this sorted!"

SampleFeedback3.txt의 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.txt의 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 안내서의 Custom entity recognition 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-events-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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_SPLIT이 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.txt의 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.txt의 콘텐츠:

"In 2021, AnyCompany officially purchased AnyBusiness for 100 billion dollars, surprising and exciting the shareholders."

SampleText3.txt의 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.out의 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.out의 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.out의 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-flywheel-iteration을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel overview 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-key-phrases-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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.txt의 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.txt의 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.txt의 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.txt의 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-pii-entities-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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.txt의 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.txt의 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.txt의 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.out의 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.out의 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.out의 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-sentiment-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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.txt의 콘텐츠:

"The film, AnyMovie2, is fairly predictable and just okay."

SampleMovieReview2.txt의 콘텐츠:

"AnyMovie2 is the essential sci-fi film that I grew up watching when I was a kid. I highly recommend this movie."

SampleMovieReview3.txt의 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.txt의 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-targeted-sentiment-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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.gz는 --output-data-config 태그에 의해 지정된 위치에 배치됩니다. output.tar.gz에는 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.txt의 콘텐츠:

"The film, AnyMovie, is fairly predictable and just okay."

SampleMovieReview2.txt의 콘텐츠:

"AnyMovie is the essential sci-fi film that I grew up watching when I was a kid. I highly recommend this movie."

SampleMovieReview3.txt의 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.out의 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.out의 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.out의 콘텐츠:

{
    "Entities": [
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            1
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 64,
            "EndOffset": 68,
            "Score": 0.992953,
            "GroupScore": 0.999814,
            "Text": "film",
            "Type": "MOVIE",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0.000004,
                "Negative": 0.010425,
                "Neutral": 0.989543,
                "Positive": 0.000027
                }
            }
            },
            {
            "BeginOffset": 37,
            "EndOffset": 45,
            "Score": 0.999782,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "AnyMovie",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "POSITIVE",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0.000095,
                "Negative": 0.039847,
                "Neutral": 0.000673,
                "Positive": 0.959384
                }
            }
            }
        ]
        },
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            0
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 47,
            "EndOffset": 50,
            "Score": 0.999991,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "All",
            "Type": "QUANTITY",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0.000001,
                "Negative": 0.000001,
                "Neutral": 0.999998,
                "Positive": 0
                }
            }
            }
        ]
        },
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            0
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 106,
            "EndOffset": 115,
            "Score": 0.542083,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "directors",
            "Type": "PERSON",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 1,
                "Positive": 0
                }
            }
            }
        ]
        }
    ],
    "File": "SampleMovieReview3.txt",
    "Line": 0
}

자세한 내용은 Amazon Comprehend 개발자 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 start-topics-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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. output에는 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 안내서의 주제 모델링을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-dominant-language-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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_PROGRESS인 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-entities-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

비동기 엔터티 감지 작업을 중지하려면

다음 stop-entities-detection-job 예시에서는 진행 중인 비동기 엔터티 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 IN_PROGRESS인 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-events-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

비동기 이벤트 감지 작업을 중지하려면

다음 stop-events-detection-job 예시에서는 진행 중인 비동기 이벤트 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 IN_PROGRESS인 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-key-phrases-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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_PROGRESS인 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-pii-entities-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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_PROGRESS인 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-sentiment-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

AWS CLI

비동기 감정 감지 작업을 중지하려면

다음 stop-sentiment-detection-job 예시에서는 진행 중인 비동기 감정 감지 작업을 중지합니다. 현재 작업 상태가 IN_PROGRESS인 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-targeted-sentiment-detection-job을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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_PROGRESS인 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 안내서의 Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-training-document-classifier을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 사용자 지정 모델 생성 및 관리를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 stop-training-entity-recognizer을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 사용자 지정 모델 생성 및 관리를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 tag-resource을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Tagging your resources 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 안내서의 Tagging your resources 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 TagResource를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 untag-resource을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Tagging your resources 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 안내서의 Tagging your resources 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 UntagResource를 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 update-endpoint을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Amazon Comprehend 엔드포인트 관리 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 안내서의 Amazon Comprehend 엔드포인트 관리 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 UpdateEndpoint 섹션을 참조하세요.

다음 코드 예시에서는 update-flywheel을 사용하는 방법을 보여 줍니다.

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 안내서의 Flywheel overview 섹션을 참조하세요.

  • API 세부 정보는 AWS CLI 명령 참조의 UpdateFlywheel 섹션을 참조하세요.