Doc AWS SDK 예제 GitHub 리포지토리에서 더 많은 SDK 예제를 사용할 수 있습니다. [AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
# AWS SDKs 사용한 Amazon Comprehend의 기본 예제
다음 코드 예제에서는 AWS SDK를 통해 Amazon Comprehend의 기본 기능을 사용하는 방법을 보여줍니다.
**Contents**
+ [작업](comprehend_code_examples_actions.md)
+ [`CreateDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_CreateDocumentClassifier_section.md)
+ [`DeleteDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DeleteDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeTopicsDetectionJob_section.md)
+ [`DetectDominantLanguage`](comprehend_example_comprehend_DetectDominantLanguage_section.md)
+ [`DetectEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectEntities_section.md)
+ [`DetectKeyPhrases`](comprehend_example_comprehend_DetectKeyPhrases_section.md)
+ [`DetectPiiEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectPiiEntities_section.md)
+ [`DetectSentiment`](comprehend_example_comprehend_DetectSentiment_section.md)
+ [`DetectSyntax`](comprehend_example_comprehend_DetectSyntax_section.md)
+ [`ListDocumentClassificationJobs`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassificationJobs_section.md)
+ [`ListDocumentClassifiers`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassifiers_section.md)
+ [`ListTopicsDetectionJobs`](comprehend_example_comprehend_ListTopicsDetectionJobs_section.md)
+ [`StartDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_StartDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`StartTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_StartTopicsDetectionJob_section.md)
# AWS SDKs를 사용한 Amazon Comprehend 작업
다음 코드 예제에서는 AWS SDKs를 사용하여 개별 Amazon Comprehend 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 각 예제에는 GitHub에 대한 링크가 포함되어 있습니다. 여기에서 코드 설정 및 실행에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.
이들 발췌문은 Amazon Comprehend API를 직접 호출하며, 컨텍스트에서 실행되어야 하는 더 큰 프로그램에서 발췌한 코드입니다. [AWS SDKs를 사용한 Amazon Comprehend 시나리오](comprehend_code_examples_scenarios.md)에서 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
다음 예제에는 가장 일반적으로 사용되는 작업만 포함되어 있습니다. 전체 목록은 [ Amazon Comprehend API 참조](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/welcome.html)를 참조하세요.
**Topics**
+ [`CreateDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_CreateDocumentClassifier_section.md)
+ [`DeleteDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DeleteDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`DescribeDocumentClassifier`](comprehend_example_comprehend_DescribeDocumentClassifier_section.md)
+ [`DescribeTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_DescribeTopicsDetectionJob_section.md)
+ [`DetectDominantLanguage`](comprehend_example_comprehend_DetectDominantLanguage_section.md)
+ [`DetectEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectEntities_section.md)
+ [`DetectKeyPhrases`](comprehend_example_comprehend_DetectKeyPhrases_section.md)
+ [`DetectPiiEntities`](comprehend_example_comprehend_DetectPiiEntities_section.md)
+ [`DetectSentiment`](comprehend_example_comprehend_DetectSentiment_section.md)
+ [`DetectSyntax`](comprehend_example_comprehend_DetectSyntax_section.md)
+ [`ListDocumentClassificationJobs`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassificationJobs_section.md)
+ [`ListDocumentClassifiers`](comprehend_example_comprehend_ListDocumentClassifiers_section.md)
+ [`ListTopicsDetectionJobs`](comprehend_example_comprehend_ListTopicsDetectionJobs_section.md)
+ [`StartDocumentClassificationJob`](comprehend_example_comprehend_StartDocumentClassificationJob_section.md)
+ [`StartTopicsDetectionJob`](comprehend_example_comprehend_StartTopicsDetectionJob_section.md)
# AWS SDK 또는 CLI와 `CreateDocumentClassifier` 함께 사용
다음 코드 예시는 `CreateDocumentClassifier`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 분류기 학습 및 문서 분류](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**문서 분류자를 만들어 문서 분류**
다음 `create-document-classifier` 예제에서는 문서 분류자 모델의 학습 프로세스를 시작합니다. 교육 데이터 파일 `training.csv`는 `--input-data-config` 태그에 있습니다. `training.csv`는 첫 번째 열에 레이블 또는 분류가 제공되고 두 번째 열에 문서가 제공되는 2열 문서입니다.
```
aws comprehend create-document-classifier \
--document-classifier-name example-classifier \
--data-access-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--language-code en
```
출력:
```
{
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CreateDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/create-document-classifier.html)를 참조하세요.
------
#### [ Java ]
**SDK for Java 2.x**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예제 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예제를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.CreateDocumentClassifierRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.CreateDocumentClassifierResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DocumentClassifierInputDataConfig;
/**
* Before running this code example, you can setup the necessary resources, such
* as the CSV file and IAM Roles, by following this document:
* https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/building-a-custom-classifier-using-amazon-comprehend/
*
* Also, set up your development environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DocumentClassifierDemo {
public static void main(String[] args) {
final String usage = """
Usage:
Where:
dataAccessRoleArn - The ARN value of the role used for this operation.
s3Uri - The Amazon S3 bucket that contains the CSV file.
documentClassifierName - The name of the document classifier.
""";
if (args.length != 3) {
System.out.println(usage);
System.exit(1);
}
String dataAccessRoleArn = args[0];
String s3Uri = args[1];
String documentClassifierName = args[2];
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
createDocumentClassifier(comClient, dataAccessRoleArn, s3Uri, documentClassifierName);
comClient.close();
}
public static void createDocumentClassifier(ComprehendClient comClient, String dataAccessRoleArn, String s3Uri,
String documentClassifierName) {
try {
DocumentClassifierInputDataConfig config = DocumentClassifierInputDataConfig.builder()
.s3Uri(s3Uri)
.build();
CreateDocumentClassifierRequest createDocumentClassifierRequest = CreateDocumentClassifierRequest.builder()
.documentClassifierName(documentClassifierName)
.dataAccessRoleArn(dataAccessRoleArn)
.languageCode("en")
.inputDataConfig(config)
.build();
CreateDocumentClassifierResponse createDocumentClassifierResult = comClient
.createDocumentClassifier(createDocumentClassifierRequest);
String documentClassifierArn = createDocumentClassifierResult.documentClassifierArn();
System.out.println("Document Classifier ARN: " + documentClassifierArn);
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Java 2.x SDK API 참조*의 [CreateDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/CreateDocumentClassifier)를 참조하십시오.
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#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def create(
self,
name,
language_code,
training_bucket,
training_key,
data_access_role_arn,
mode,
):
"""
Creates a custom classifier. After the classifier is created, it immediately
starts training on the data found in the specified Amazon S3 bucket. Training
can take 30 minutes or longer. The `describe_document_classifier` function
can be used to get training status and returns a status of TRAINED when the
classifier is ready to use.
:param name: The name of the classifier.
:param language_code: The language the classifier can operate on.
:param training_bucket: The Amazon S3 bucket that contains the training data.
:param training_key: The prefix used to find training data in the training
bucket. If multiple objects have the same prefix, all
of them are used.
:param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that
grants Comprehend permission to read from the
training bucket.
:return: The ARN of the newly created classifier.
"""
try:
response = self.comprehend_client.create_document_classifier(
DocumentClassifierName=name,
LanguageCode=language_code,
InputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{training_bucket}/{training_key}"},
DataAccessRoleArn=data_access_role_arn,
Mode=mode.value,
)
self.classifier_arn = response["DocumentClassifierArn"]
logger.info("Started classifier creation. Arn is: %s.", self.classifier_arn)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't create classifier %s.", name)
raise
else:
return self.classifier_arn
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [CreateDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/CreateDocumentClassifier)을 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->createdocumentclassifier(
iv_documentclassifiername = iv_classifier_name
iv_languagecode = iv_language_code
io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpddocclifierinpdat00(
iv_s3uri = iv_training_s3_uri
)
iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn
iv_mode = iv_mode
).
MESSAGE 'Document classifier creation started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex.
MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex.
MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [CreateDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DeleteDocumentClassifier` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DeleteDocumentClassifier`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 분류기 학습 및 문서 분류](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**사용자 지정 문서 분류자 삭제**
다음 `delete-document-classifier` 예제에서는 사용자 지정 문서 분류자 모델을 삭제합니다.
```
aws comprehend delete-document-classifier \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 엔드포인트 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-endpoints.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeleteDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/delete-document-classifier.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def delete(self):
"""
Deletes the classifier.
"""
try:
self.comprehend_client.delete_document_classifier(
DocumentClassifierArn=self.classifier_arn
)
logger.info("Deleted classifier %s.", self.classifier_arn)
self.classifier_arn = None
except ClientError:
logger.exception("Couldn't deleted classifier %s.", self.classifier_arn)
raise
```
+ API에 대한 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DeleteDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DeleteDocumentClassifier)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->deletedocumentclassifier(
iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
).
MESSAGE 'Document classifier deleted.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourceinuseex.
MESSAGE 'Resource in use.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [DeleteDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DescribeDocumentClassificationJob` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DescribeDocumentClassificationJob`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 분류기 학습 및 문서 분류](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**문서 분류 작업 설명**
다음 `describe-document-classification-job` 예제는 비동기 문서 분류 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-document-classification-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"DocumentClassificationJobProperties": {
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName": "exampleclassificationjob",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-14T17:09:51.788000+00:00",
"EndTime": "2023-06-14T17:15:58.582000+00:00",
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/1",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-CLN-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*에서 [DescribeDocumentClassificationJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-document-classification-job.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def describe_job(self, job_id):
"""
Gets metadata about a classification job.
:param job_id: The ID of the job to look up.
:return: Metadata about the job.
"""
try:
response = self.comprehend_client.describe_document_classification_job(
JobId=job_id
)
job = response["DocumentClassificationJobProperties"]
logger.info("Got classification job %s.", job["JobName"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get classification job %s.", job_id)
raise
else:
return job
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DescribeDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeDocumentClassificationJob)을 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->describedocclassificationjob(
iv_jobid = iv_job_id
).
MESSAGE 'Document classification job described.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdjobnotfoundex.
MESSAGE 'Job not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [DescribeDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)을 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DescribeDocumentClassifier` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DescribeDocumentClassifier`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 분류기 학습 및 문서 분류](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**문서 분류기 설명**
다음 `describe-document-classifier` 예제에서는 사용자 지정 문서 분류자 모델을 삭제합니다.
```
aws comprehend describe-document-classifier \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1
```
출력:
```
{
"DocumentClassifierProperties": {
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1",
"LanguageCode": "en",
"Status": "TRAINED",
"SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00",
"EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00",
"TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00",
"TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00",
"InputDataConfig": {
"DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
},
"OutputDataConfig": {},
"ClassifierMetadata": {
"NumberOfLabels": 3,
"NumberOfTrainedDocuments": 5016,
"NumberOfTestDocuments": 557,
"EvaluationMetrics": {
"Accuracy": 0.9856,
"Precision": 0.9919,
"Recall": 0.9459,
"F1Score": 0.9673,
"MicroPrecision": 0.9856,
"MicroRecall": 0.9856,
"MicroF1Score": 0.9856,
"HammingLoss": 0.0144
}
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
"Mode": "MULTI_CLASS"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 모델 생성 및 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*에서 [DescribeDocumentClassifier](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-document-classifier.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def describe(self, classifier_arn=None):
"""
Gets metadata about a custom classifier, including its current status.
:param classifier_arn: The ARN of the classifier to look up.
:return: Metadata about the classifier.
"""
if classifier_arn is not None:
self.classifier_arn = classifier_arn
try:
response = self.comprehend_client.describe_document_classifier(
DocumentClassifierArn=self.classifier_arn
)
classifier = response["DocumentClassifierProperties"]
logger.info("Got classifier %s.", self.classifier_arn)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get classifier %s.", self.classifier_arn)
raise
else:
return classifier
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DescribeDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeDocumentClassifier)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->describedocumentclassifier(
iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
).
MESSAGE 'Document classifier described.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [DescribeDocumentClassifier](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DescribeTopicsDetectionJob` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DescribeTopicsDetectionJob`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [샘플 데이터에 대한 주제 모델링 작업 실행](comprehend_example_comprehend_Usage_TopicModeler_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**주제 탐지 작업 설명**
다음 `describe-topics-detection-job` 예제는 비동기 주제 탐지 작업의 속성을 가져옵니다.
```
aws comprehend describe-topics-detection-job \
--job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE
```
출력:
```
{
"TopicsDetectionJobProperties": {
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName": "example_topics_detection",
"JobStatus": "IN_PROGRESS",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:44:43.414000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-examplerole"
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*에서 [DescribeTopicsDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/describe-topics-detection-job.html)을 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendTopicModeler:
"""Encapsulates a Comprehend topic modeler."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def describe_job(self, job_id):
"""
Gets metadata about a topic modeling job.
:param job_id: The ID of the job to look up.
:return: Metadata about the job.
"""
try:
response = self.comprehend_client.describe_topics_detection_job(
JobId=job_id
)
job = response["TopicsDetectionJobProperties"]
logger.info("Got topic detection job %s.", job_id)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get topic detection job %s.", job_id)
raise
else:
return job
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DescribeTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DescribeTopicsDetectionJob)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->describetopicsdetectionjob(
iv_jobid = iv_job_id
).
MESSAGE 'Topics detection job described.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdjobnotfoundex.
MESSAGE 'Job not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [DescribeTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)을 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DetectDominantLanguage` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DetectDominantLanguage`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [문서 요소 감지](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example calls the Amazon Comprehend service to determine the
/// dominant language.
///
public static class DetectDominantLanguage
{
///
/// Calls Amazon Comprehend to determine the dominant language used in
/// the sample text.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle.";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
Console.WriteLine("Calling DetectDominantLanguage\n");
var detectDominantLanguageRequest = new DetectDominantLanguageRequest()
{
Text = text,
};
var detectDominantLanguageResponse = await comprehendClient.DetectDominantLanguageAsync(detectDominantLanguageRequest);
foreach (var dl in detectDominantLanguageResponse.Languages)
{
Console.WriteLine($"Language Code: {dl.LanguageCode}, Score: {dl.Score}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ API에 대한 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectDominantLanguage)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 주로 사용되는 언어 탐지**
다음 `detect-dominant-language`은(는) 입력 텍스트를 분석하고 주로 사용되는 언어를 식별합니다. 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
aws comprehend detect-dominant-language \
--text "It is a beautiful day in Seattle."
```
출력:
```
{
"Languages": [
{
"LanguageCode": "en",
"Score": 0.9877256155014038
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [주로 사용되는 언어](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-languages.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectDominantLanguage](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-dominant-language.html)를 참조하세요.
------
#### [ Java ]
**SDK for Java 2.x**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectDominantLanguageRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectDominantLanguageResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DominantLanguage;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectLanguage {
public static void main(String[] args) {
// Specify French text - "It is raining today in Seattle".
String text = "Il pleut aujourd'hui à Seattle";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectDominantLanguage");
detectTheDominantLanguage(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectTheDominantLanguage(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectDominantLanguageRequest request = DetectDominantLanguageRequest.builder()
.text(text)
.build();
DetectDominantLanguageResponse resp = comClient.detectDominantLanguage(request);
List allLanList = resp.languages();
for (DominantLanguage lang : allLanList) {
System.out.println("Language is " + lang.languageCode());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Java 2.x API 참조*의 [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectDominantLanguage)를 참조하십시오.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_languages(self, text):
"""
Detects languages used in a document.
:param text: The document to inspect.
:return: The list of languages along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_dominant_language(Text=text)
languages = response["Languages"]
logger.info("Detected %s languages.", len(languages))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect languages.")
raise
else:
return languages
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectDominantLanguage)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectdominantlanguage( iv_text = iv_text ).
MESSAGE 'Languages detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DetectEntities` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DetectEntities`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [문서 요소 감지](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use the AmazonComprehend service detect any
/// entities in submitted text.
///
public static class DetectEntities
{
///
/// The main method calls the DetectEntitiesAsync method to find any
/// entities in the sample code.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
Console.WriteLine("Calling DetectEntities\n");
var detectEntitiesRequest = new DetectEntitiesRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
var detectEntitiesResponse = await comprehendClient.DetectEntitiesAsync(detectEntitiesRequest);
foreach (var e in detectEntitiesResponse.Entities)
{
Console.WriteLine($"Text: {e.Text}, Type: {e.Type}, Score: {e.Score}, BeginOffset: {e.BeginOffset}, EndOffset: {e.EndOffset}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ API에 대한 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectEntities)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 이름이 지정된 엔터티를 감지하려면**
다음 `detect-entities` 예제에서는 입력 텍스트를 분석하고 이름이 지정된 엔티티를 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
aws comprehend detect-entities \
--language-code en \
--text "Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \
account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \
we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \
Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
출력:
```
{
"Entities": [
{
"Score": 0.9994556307792664,
"Type": "PERSON",
"Text": "Zhang Wei",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 15
},
{
"Score": 0.9981022477149963,
"Type": "PERSON",
"Text": "John",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 26
},
{
"Score": 0.9986887574195862,
"Type": "ORGANIZATION",
"Text": "AnyCompany Financial Services, LLC",
"BeginOffset": 33,
"EndOffset": 67
},
{
"Score": 0.9959119558334351,
"Type": "OTHER",
"Text": "1111-XXXX-1111-XXXX",
"BeginOffset": 88,
"EndOffset": 107
},
{
"Score": 0.9708039164543152,
"Type": "QUANTITY",
"Text": ".53",
"BeginOffset": 133,
"EndOffset": 136
},
{
"Score": 0.9987268447875977,
"Type": "DATE",
"Text": "July 31st",
"BeginOffset": 152,
"EndOffset": 161
},
{
"Score": 0.9858865737915039,
"Type": "OTHER",
"Text": "XXXXXX1111",
"BeginOffset": 271,
"EndOffset": 281
},
{
"Score": 0.9700471758842468,
"Type": "OTHER",
"Text": "XXXXX0000",
"BeginOffset": 306,
"EndOffset": 315
},
{
"Score": 0.9591118693351746,
"Type": "ORGANIZATION",
"Text": "Sunshine Spa",
"BeginOffset": 340,
"EndOffset": 352
},
{
"Score": 0.9797496795654297,
"Type": "LOCATION",
"Text": "123 Main St",
"BeginOffset": 354,
"EndOffset": 365
},
{
"Score": 0.994929313659668,
"Type": "PERSON",
"Text": "Alice",
"BeginOffset": 394,
"EndOffset": 399
},
{
"Score": 0.9949769377708435,
"Type": "OTHER",
"Text": "AnySpa@example.com",
"BeginOffset": 403,
"EndOffset": 418
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [엔티티](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-entities.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectEntities](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-entities.html)를 참조하세요.
------
#### [ Java ]
**SDK for Java 2.x**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectEntitiesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectEntitiesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.Entity;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectEntities {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectEntities");
detectAllEntities(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectAllEntities(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectEntitiesRequest detectEntitiesRequest = DetectEntitiesRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectEntitiesResponse detectEntitiesResult = comClient.detectEntities(detectEntitiesRequest);
List entList = detectEntitiesResult.entities();
for (Entity entity : entList) {
System.out.println("Entity text is " + entity.text());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Java 2.x API 참조*의 [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectEntities)를 참조하십시오.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_entities(self, text, language_code):
"""
Detects entities in a document. Entities can be things like people and places
or other common terms.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of entities along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_entities(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
entities = response["Entities"]
logger.info("Detected %s entities.", len(entities))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect entities.")
raise
else:
return entities
```
+ API 세부 정보는 **AWS SDK for Python (Boto3) API 참조의 [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectEntities)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectentities(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Entities detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for SAP ABAP API 참조의 *[DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요.
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DetectKeyPhrases` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DetectKeyPhrases`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [문서 요소 감지](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use the Amazon Comprehend service to
/// search text for key phrases.
///
public static class DetectKeyPhrase
{
///
/// This method calls the Amazon Comprehend method DetectKeyPhrasesAsync
/// to detect any key phrases in the sample text.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
// Call DetectKeyPhrases API
Console.WriteLine("Calling DetectKeyPhrases");
var detectKeyPhrasesRequest = new DetectKeyPhrasesRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
var detectKeyPhrasesResponse = await comprehendClient.DetectKeyPhrasesAsync(detectKeyPhrasesRequest);
foreach (var kp in detectKeyPhrasesResponse.KeyPhrases)
{
Console.WriteLine($"Text: {kp.Text}, Score: {kp.Score}, BeginOffset: {kp.BeginOffset}, EndOffset: {kp.EndOffset}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ API에 대한 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectKeyPhrases)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 핵심 문구 탐지**
다음 `detect-key-phrases` 예제에서는 입력 텍스트를 분석하고 핵심 명사구를 식별합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
aws comprehend detect-key-phrases \
--language-code en \
--text "Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \
account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \
we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \
Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
출력:
```
{
"KeyPhrases": [
{
"Score": 0.8996376395225525,
"Text": "Zhang Wei",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 15
},
{
"Score": 0.9992469549179077,
"Text": "John",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 26
},
{
"Score": 0.988385021686554,
"Text": "Your AnyCompany Financial Services",
"BeginOffset": 28,
"EndOffset": 62
},
{
"Score": 0.8740853071212769,
"Text": "LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX",
"BeginOffset": 64,
"EndOffset": 107
},
{
"Score": 0.9999437928199768,
"Text": "a minimum payment",
"BeginOffset": 112,
"EndOffset": 129
},
{
"Score": 0.9998900890350342,
"Text": ".53",
"BeginOffset": 133,
"EndOffset": 136
},
{
"Score": 0.9979453086853027,
"Text": "July 31st",
"BeginOffset": 152,
"EndOffset": 161
},
{
"Score": 0.9983011484146118,
"Text": "your autopay settings",
"BeginOffset": 172,
"EndOffset": 193
},
{
"Score": 0.9996572136878967,
"Text": "your payment",
"BeginOffset": 211,
"EndOffset": 223
},
{
"Score": 0.9995037317276001,
"Text": "the due date",
"BeginOffset": 227,
"EndOffset": 239
},
{
"Score": 0.9702621698379517,
"Text": "your bank account number XXXXXX1111",
"BeginOffset": 245,
"EndOffset": 280
},
{
"Score": 0.9179925918579102,
"Text": "the routing number XXXXX0000.Customer feedback",
"BeginOffset": 286,
"EndOffset": 332
},
{
"Score": 0.9978160858154297,
"Text": "Sunshine Spa",
"BeginOffset": 337,
"EndOffset": 349
},
{
"Score": 0.9706913232803345,
"Text": "123 Main St",
"BeginOffset": 351,
"EndOffset": 362
},
{
"Score": 0.9941995143890381,
"Text": "comments",
"BeginOffset": 379,
"EndOffset": 387
},
{
"Score": 0.9759287238121033,
"Text": "Alice",
"BeginOffset": 391,
"EndOffset": 396
},
{
"Score": 0.8376792669296265,
"Text": "AnySpa@example.com",
"BeginOffset": 400,
"EndOffset": 415
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [핵심 문구](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-key-phrases.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectKeyPhrases](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-key-phrases.html)를 참조하세요.
------
#### [ Java ]
**SDK for Java 2.x**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectKeyPhrasesRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectKeyPhrasesResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.KeyPhrase;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectKeyPhrases {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectKeyPhrases");
detectAllKeyPhrases(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectAllKeyPhrases(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectKeyPhrasesRequest detectKeyPhrasesRequest = DetectKeyPhrasesRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectKeyPhrasesResponse detectKeyPhrasesResult = comClient.detectKeyPhrases(detectKeyPhrasesRequest);
List phraseList = detectKeyPhrasesResult.keyPhrases();
for (KeyPhrase keyPhrase : phraseList) {
System.out.println("Key phrase text is " + keyPhrase.text());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Java 2.x API 참조*의 [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectKeyPhrases)를 참조하십시오.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_key_phrases(self, text, language_code):
"""
Detects key phrases in a document. A key phrase is typically a noun and its
modifiers.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of key phrases along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_key_phrases(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
phrases = response["KeyPhrases"]
logger.info("Detected %s phrases.", len(phrases))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect phrases.")
raise
else:
return phrases
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectKeyPhrases)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectkeyphrases(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Key phrases detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DetectPiiEntities` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DetectPiiEntities`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [문서 요소 감지](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use the Amazon Comprehend service to find
/// personally identifiable information (PII) within text submitted to the
/// DetectPiiEntitiesAsync method.
///
public class DetectingPII
{
///
/// This method calls the DetectPiiEntitiesAsync method to locate any
/// personally dientifiable information within the supplied text.
///
public static async Task Main()
{
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
var text = @"Hello Paul Santos. The latest statement for your
credit card account 1111-0000-1111-0000 was
mailed to 123 Any Street, Seattle, WA 98109.";
var request = new DetectPiiEntitiesRequest
{
Text = text,
LanguageCode = "EN",
};
var response = await comprehendClient.DetectPiiEntitiesAsync(request);
if (response.Entities.Count > 0)
{
foreach (var entity in response.Entities)
{
var entityValue = text.Substring(entity.BeginOffset, entity.EndOffset - entity.BeginOffset);
Console.WriteLine($"{entity.Type}: {entityValue}");
}
}
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [DetectPiiEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectPiiEntities)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 pii 엔티티 탐지**
다음 `detect-pii-entities` 예제는 입력 텍스트를 분석하고 개인 식별 정보(PII)가 포함된 엔티티를 식별합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
aws comprehend detect-pii-entities \
--language-code en \
--text "Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card \
account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st. Based on your autopay settings, \
we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. \
Customer feedback for Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."
```
출력:
```
{
"Entities": [
{
"Score": 0.9998322129249573,
"Type": "NAME",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 15
},
{
"Score": 0.9998878240585327,
"Type": "NAME",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 26
},
{
"Score": 0.9994089603424072,
"Type": "CREDIT_DEBIT_NUMBER",
"BeginOffset": 88,
"EndOffset": 107
},
{
"Score": 0.9999760985374451,
"Type": "DATE_TIME",
"BeginOffset": 152,
"EndOffset": 161
},
{
"Score": 0.9999449253082275,
"Type": "BANK_ACCOUNT_NUMBER",
"BeginOffset": 271,
"EndOffset": 281
},
{
"Score": 0.9999847412109375,
"Type": "BANK_ROUTING",
"BeginOffset": 306,
"EndOffset": 315
},
{
"Score": 0.999925434589386,
"Type": "ADDRESS",
"BeginOffset": 354,
"EndOffset": 365
},
{
"Score": 0.9989161491394043,
"Type": "NAME",
"BeginOffset": 394,
"EndOffset": 399
},
{
"Score": 0.9994171857833862,
"Type": "EMAIL",
"BeginOffset": 403,
"EndOffset": 418
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [개인 식별 정보(PII)](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/pii.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectPiiEntities](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-pii-entities.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_pii(self, text, language_code):
"""
Detects personally identifiable information (PII) in a document. PII can be
things like names, account numbers, or addresses.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of PII entities along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_pii_entities(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
entities = response["Entities"]
logger.info("Detected %s PII entities.", len(entities))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect PII entities.")
raise
else:
return entities
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DetectPiiEntities](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectPiiEntities)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectpiientities(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'PII entities detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [DetectPiiEntities](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DetectSentiment` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DetectSentiment`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [문서 요소 감지](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to detect the overall sentiment of the supplied
/// text using the Amazon Comprehend service.
///
public static class DetectSentiment
{
///
/// This method calls the DetetectSentimentAsync method to analyze the
/// supplied text and determine the overal sentiment.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
// Call DetectKeyPhrases API
Console.WriteLine("Calling DetectSentiment");
var detectSentimentRequest = new DetectSentimentRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
var detectSentimentResponse = await comprehendClient.DetectSentimentAsync(detectSentimentRequest);
Console.WriteLine($"Sentiment: {detectSentimentResponse.Sentiment}");
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ API에 대한 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectSentiment)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**입력 텍스트의 감정 탐지**
다음 `detect-sentiment` 예제는 입력 텍스트를 분석하고 일반적인 감정(`POSITIVE`, `NEUTRAL`, `MIXED` 또는 `NEGATIVE`)에 대한 추론을 반환합니다.
```
aws comprehend detect-sentiment \
--language-code en \
--text "It is a beautiful day in Seattle"
```
출력:
```
{
"Sentiment": "POSITIVE",
"SentimentScore": {
"Positive": 0.9976957440376282,
"Negative": 9.653854067437351e-05,
"Neutral": 0.002169104292988777,
"Mixed": 3.857641786453314e-05
}
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Sentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-sentiment.html) 섹션을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectSentiment](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-sentiment.html)를 참조하세요.
------
#### [ Java ]
**SDK for Java 2.x**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSentimentRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSentimentResponse;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectSentiment {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectSentiment");
detectSentiments(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectSentiments(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectSentimentRequest detectSentimentRequest = DetectSentimentRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectSentimentResponse detectSentimentResult = comClient.detectSentiment(detectSentimentRequest);
System.out.println("The Neutral value is " + detectSentimentResult.sentimentScore().neutral());
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Java 2.x API 참조*의 [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectSentiment)를 참조하십시오.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_sentiment(self, text, language_code):
"""
Detects the overall sentiment expressed in a document. Sentiment can
be positive, negative, neutral, or a mixture.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The sentiments along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_sentiment(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
logger.info("Detected primary sentiment %s.", response["Sentiment"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect sentiment.")
raise
else:
return response
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectSentiment)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectsentiment(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Sentiment detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for SAP ABAP API 참조의 *[DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요.
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `DetectSyntax` 함께 사용
다음 코드 예시는 `DetectSyntax`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [문서 요소 감지](comprehend_example_comprehend_Usage_DetectApis_section.md)
------
#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example shows how to use Amazon Comprehend to detect syntax
/// elements by calling the DetectSyntaxAsync method.
///
public class DetectingSyntax
{
///
/// This method calls DetectSynaxAsync to identify the syntax elements
/// in the sample text.
///
public static async Task Main()
{
string text = "It is raining today in Seattle";
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
// Call DetectSyntax API
Console.WriteLine("Calling DetectSyntaxAsync\n");
var detectSyntaxRequest = new DetectSyntaxRequest()
{
Text = text,
LanguageCode = "en",
};
DetectSyntaxResponse detectSyntaxResponse = await comprehendClient.DetectSyntaxAsync(detectSyntaxRequest);
foreach (SyntaxToken s in detectSyntaxResponse.SyntaxTokens)
{
Console.WriteLine($"Text: {s.Text}, PartOfSpeech: {s.PartOfSpeech.Tag}, BeginOffset: {s.BeginOffset}, EndOffset: {s.EndOffset}");
}
Console.WriteLine("Done");
}
}
```
+ API에 대한 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/DetectSyntax)를 참조하세요.
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**입력 텍스트에서 품사 탐지**
다음 `detect-syntax` 예제에서는 입력 텍스트의 구문을 분석하고 품사의 여러 부분을 반환합니다. 각 예측에 대한 사전 훈련된 모델의 신뢰도 점수도 출력됩니다.
```
aws comprehend detect-syntax \
--language-code en \
--text "It is a beautiful day in Seattle."
```
출력:
```
{
"SyntaxTokens": [
{
"TokenId": 1,
"Text": "It",
"BeginOffset": 0,
"EndOffset": 2,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PRON",
"Score": 0.9999740719795227
}
},
{
"TokenId": 2,
"Text": "is",
"BeginOffset": 3,
"EndOffset": 5,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "VERB",
"Score": 0.999901294708252
}
},
{
"TokenId": 3,
"Text": "a",
"BeginOffset": 6,
"EndOffset": 7,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "DET",
"Score": 0.9999938607215881
}
},
{
"TokenId": 4,
"Text": "beautiful",
"BeginOffset": 8,
"EndOffset": 17,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "ADJ",
"Score": 0.9987351894378662
}
},
{
"TokenId": 5,
"Text": "day",
"BeginOffset": 18,
"EndOffset": 21,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "NOUN",
"Score": 0.9999796748161316
}
},
{
"TokenId": 6,
"Text": "in",
"BeginOffset": 22,
"EndOffset": 24,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "ADP",
"Score": 0.9998047947883606
}
},
{
"TokenId": 7,
"Text": "Seattle",
"BeginOffset": 25,
"EndOffset": 32,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PROPN",
"Score": 0.9940530061721802
}
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [구문 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-syntax.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DetectSyntax](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/detect-syntax.html)를 참조하세요.
------
#### [ Java ]
**SDK for Java 2.x**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.ComprehendClient;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.ComprehendException;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSyntaxRequest;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.DetectSyntaxResponse;
import software.amazon.awssdk.services.comprehend.model.SyntaxToken;
import java.util.List;
/**
* Before running this Java V2 code example, set up your development
* environment, including your credentials.
*
* For more information, see the following documentation topic:
*
* https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html
*/
public class DetectSyntax {
public static void main(String[] args) {
String text = "Amazon.com, Inc. is located in Seattle, WA and was founded July 5th, 1994 by Jeff Bezos, allowing customers to buy everything from books to blenders. Seattle is north of Portland and south of Vancouver, BC. Other notable Seattle - based companies are Starbucks and Boeing.";
Region region = Region.US_EAST_1;
ComprehendClient comClient = ComprehendClient.builder()
.region(region)
.build();
System.out.println("Calling DetectSyntax");
detectAllSyntax(comClient, text);
comClient.close();
}
public static void detectAllSyntax(ComprehendClient comClient, String text) {
try {
DetectSyntaxRequest detectSyntaxRequest = DetectSyntaxRequest.builder()
.text(text)
.languageCode("en")
.build();
DetectSyntaxResponse detectSyntaxResult = comClient.detectSyntax(detectSyntaxRequest);
List syntaxTokens = detectSyntaxResult.syntaxTokens();
for (SyntaxToken token : syntaxTokens) {
System.out.println("Language is " + token.text());
System.out.println("Part of speech is " + token.partOfSpeech().tagAsString());
}
} catch (ComprehendException e) {
System.err.println(e.awsErrorDetails().errorMessage());
System.exit(1);
}
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Java 2.x API 참조*의 [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/goto/SdkForJavaV2/comprehend-2017-11-27/DetectSyntax)를 참조하십시오.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python (Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendDetect:
"""Encapsulates Comprehend detection functions."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def detect_syntax(self, text, language_code):
"""
Detects syntactical elements of a document. Syntax tokens are portions of
text along with their use as parts of speech, such as nouns, verbs, and
interjections.
:param text: The document to inspect.
:param language_code: The language of the document.
:return: The list of syntax tokens along with their confidence scores.
"""
try:
response = self.comprehend_client.detect_syntax(
Text=text, LanguageCode=language_code
)
tokens = response["SyntaxTokens"]
logger.info("Detected %s syntax tokens.", len(tokens))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't detect syntax.")
raise
else:
return tokens
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/DetectSyntax)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->detectsyntax(
iv_text = iv_text
iv_languagecode = iv_language_code
).
MESSAGE 'Syntax tokens detected.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdtextsizelmtexcdex.
MESSAGE 'Text size exceeds limit.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdunsuppedlanguageex.
MESSAGE 'Unsupported language.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for SAP ABAP API 참조의 *[DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요.
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `ListDocumentClassificationJobs` 함께 사용
다음 코드 예시는 `ListDocumentClassificationJobs`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 분류기 학습 및 문서 분류](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**모든 문서 분류 작업 나열**
다음 `list-document-classification-jobs` 예제에는 모든 문서 분류 작업이 나열되어 있습니다.
```
aws comprehend list-document-classification-jobs
```
출력:
```
{
"DocumentClassificationJobPropertiesList": [
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName": "exampleclassificationjob",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-14T17:09:51.788000+00:00",
"EndTime": "2023-06-14T17:15:58.582000+00:00",
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classifier/mymodel/version/12",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/1234567890101-CLN-e758dd56b824aa717ceab551f11749fb/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
},
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classification-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobName": "exampleclassificationjob2",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-14T17:22:39.829000+00:00",
"EndTime": "2023-06-14T17:28:46.107000+00:00",
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1234567890101:document-classifier/mymodel/version/12",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/1234567890101-CLN-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListDocumentClassificationJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classification-jobs.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def list_jobs(self):
"""
Lists the classification jobs for the current account.
:return: The list of jobs.
"""
try:
response = self.comprehend_client.list_document_classification_jobs()
jobs = response["DocumentClassificationJobPropertiesList"]
logger.info("Got %s document classification jobs.", len(jobs))
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't get document classification jobs.",
)
raise
else:
return jobs
```
+ API 세부 정보는 [AWS SDK for Python (Boto3) API 참조](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListDocumentClassificationJobs)의 *ListDocumentClassificationJobs*를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->listdocclassificationjobs( ).
MESSAGE 'Document classification jobs listed.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [ListDocumentClassificationJobs](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `ListDocumentClassifiers` 함께 사용
다음 코드 예시는 `ListDocumentClassifiers`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 분류기 학습 및 문서 분류](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**모든 문서 분류 작업 나열**
다음 `list-document-classifiers` 예제에는 학습된 문서 분류자 모델과 학습 중인 문서 분류자 모델이 모두 나열되어 있습니다.
```
aws comprehend list-document-classifiers
```
출력:
```
{
"DocumentClassifierPropertiesList": [
{
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1",
"LanguageCode": "en",
"Status": "TRAINED",
"SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00",
"EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00",
"TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00",
"TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00",
"InputDataConfig": {
"DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
},
"OutputDataConfig": {},
"ClassifierMetadata": {
"NumberOfLabels": 3,
"NumberOfTrainedDocuments": 5016,
"NumberOfTestDocuments": 557,
"EvaluationMetrics": {
"Accuracy": 0.9856,
"Precision": 0.9919,
"Recall": 0.9459,
"F1Score": 0.9673,
"MicroPrecision": 0.9856,
"MicroRecall": 0.9856,
"MicroF1Score": 0.9856,
"HammingLoss": 0.0144
}
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle",
"Mode": "MULTI_CLASS"
},
{
"DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2",
"LanguageCode": "en",
"Status": "TRAINING",
"SubmitTime": "2023-06-13T21:20:28.690000+00:00",
"InputDataConfig": {
"DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata"
},
"OutputDataConfig": {},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle",
"Mode": "MULTI_CLASS"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 모델 생성 및 관리](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/manage-models.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListDocumentClassifiers](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-document-classifiers.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def list(self):
"""
Lists custom classifiers for the current account.
:return: The list of classifiers.
"""
try:
response = self.comprehend_client.list_document_classifiers()
classifiers = response["DocumentClassifierPropertiesList"]
logger.info("Got %s classifiers.", len(classifiers))
except ClientError:
logger.exception(
"Couldn't get classifiers.",
)
raise
else:
return classifiers
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [ListDocumentClassifiers](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListDocumentClassifiers)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->listdocumentclassifiers( ).
MESSAGE 'Document classifiers listed.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [ListDocumentClassifiers](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `ListTopicsDetectionJobs` 함께 사용
다음 코드 예시는 `ListTopicsDetectionJobs`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [샘플 데이터에 대한 주제 모델링 작업 실행](comprehend_example_comprehend_Usage_TopicModeler_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**모든 주제 탐지 작업 나열**
다음 `list-topics-detection-jobs` 예제는 진행 중인 모든 비동기 주제 탐지 작업과 완료된 비동기 주제 탐지 작업을 나열합니다.
```
aws comprehend list-topics-detection-jobs
```
출력:
```
{
"TopicsDetectionJobPropertiesList": [
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobName" "topic-analysis-1"
"JobStatus": "IN_PROGRESS",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:40:35.384000+00:00",
"EndTime": "2023-06-09T18:46:41.936000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
},
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
"JobName": "topic-analysis-2",
"JobStatus": "COMPLETED",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:44:43.414000+00:00",
"EndTime": "2023-06-09T18:50:50.872000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
},
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:topics-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3",
"JobName": "topic-analysis-2",
"JobStatus": "IN_PROGRESS",
"SubmitTime": "2023-06-09T18:50:56.737000+00:00",
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3/output/output.tar.gz"
},
"NumberOfTopics": 10,
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
}
]
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [Amazon Comprehend 통찰력 비동기 분석](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/api-async-insights.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListTopicsDetectionJobs](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/list-topics-detection-jobs.html)를 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendTopicModeler:
"""Encapsulates a Comprehend topic modeler."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def list_jobs(self):
"""
Lists topic modeling jobs for the current account.
:return: The list of jobs.
"""
try:
response = self.comprehend_client.list_topics_detection_jobs()
jobs = response["TopicsDetectionJobPropertiesList"]
logger.info("Got %s topic detection jobs.", len(jobs))
except ClientError:
logger.exception("Couldn't get topic detection jobs.")
raise
else:
return jobs
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [ListTopicsDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/ListTopicsDetectionJobs)를 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->listtopicsdetectionjobs( ).
MESSAGE 'Topics detection jobs listed.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidfilterex.
MESSAGE 'Invalid filter.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [ListTopicsDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)를 참조하세요. *AWS *
------
# AWS SDK 또는 CLI와 `StartDocumentClassificationJob` 함께 사용
다음 코드 예시는 `StartDocumentClassificationJob`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [사용자 지정 분류기 학습 및 문서 분류](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md)
------
#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**문서 분류 작업 나열**
다음 `start-document-classification-job` 예제에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소의 모든 파일에서 사용자 지정 모델을 사용하여 문서 분류 작업을 시작합니다. 이 예제에서 입력 S3 버킷에는 `SampleSMStext1.txt`, `SampleSMStext2.txt` 및 `SampleSMStext3.txt`가 포함되어 있습니다. 이 모델은 이전에 스팸과 비스팸 또는 “햄”, SMS 메시지의 문서 분류에 대해 학습되었습니다. 작업이 완료되면 `--output-data-config` 태그에 지정된 위치에 `output.tar.gz`가 배치됩니다. `output.tar.gz`에는 각 문서의 분류가 나열되는 `predictions.jsonl`이 들어 있습니다. JSON 출력은 파일당 한 줄로 출력되지만 여기서는 가독성을 위해 형식이 지정되어 있습니다.
```
aws comprehend start-document-classification-job \
--job-name exampleclassificationjob \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket-INPUT/jobdata/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/12
```
`SampleSMStext1.txt`의 콘텐츠:
```
"CONGRATULATIONS! TXT 2155550100 to win $5000"
```
`SampleSMStext2.txt`의 콘텐츠:
```
"Hi, when do you want me to pick you up from practice?"
```
`SampleSMStext3.txt`의 콘텐츠:
```
"Plz send bank account # to 2155550100 to claim prize!!"
```
출력:
```
{
"JobId": "e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
`predictions.jsonl`의 콘텐츠:
```
{"File": "SampleSMSText1.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "spam", "Score": 0.9999}, {"Name": "ham", "Score": 0.0001}]}
{"File": "SampleSMStext2.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "ham", "Score": 0.9994}, {"Name": "spam", "Score": 0.0006}]}
{"File": "SampleSMSText3.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "spam", "Score": 0.9999}, {"Name": "ham", "Score": 0.0001}]}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [사용자 지정 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartDocumentClassificationJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-document-classification-job.html)을 참조하세요.
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#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendClassifier:
"""Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
self.classifier_arn = None
def start_job(
self,
job_name,
input_bucket,
input_key,
input_format,
output_bucket,
output_key,
data_access_role_arn,
):
"""
Starts a classification job. The classifier must be trained or the job
will fail. Input is read from the specified Amazon S3 input bucket and
written to the specified output bucket. Output data is stored in a tar
archive compressed in gzip format. The job runs asynchronously, so you can
call `describe_document_classification_job` to get job status until it
returns a status of SUCCEEDED.
:param job_name: The name of the job.
:param input_bucket: The Amazon S3 bucket that contains input data.
:param input_key: The prefix used to find input data in the input
bucket. If multiple objects have the same prefix, all
of them are used.
:param input_format: The format of the input data, either one document per
file or one document per line.
:param output_bucket: The Amazon S3 bucket where output data is written.
:param output_key: The prefix prepended to the output data.
:param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that
grants Comprehend permission to read from the
input bucket and write to the output bucket.
:return: Information about the job, including the job ID.
"""
try:
response = self.comprehend_client.start_document_classification_job(
DocumentClassifierArn=self.classifier_arn,
JobName=job_name,
InputDataConfig={
"S3Uri": f"s3://{input_bucket}/{input_key}",
"InputFormat": input_format.value,
},
OutputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{output_bucket}/{output_key}"},
DataAccessRoleArn=data_access_role_arn,
)
logger.info(
"Document classification job %s is %s.", job_name, response["JobStatus"]
)
except ClientError:
logger.exception("Couldn't start classification job %s.", job_name)
raise
else:
return response
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [StartDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/StartDocumentClassificationJob)을 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->startdocclassificationjob(
iv_jobname = iv_job_name
iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn
io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdinputdataconfig(
iv_s3uri = iv_input_s3_uri
iv_inputformat = iv_input_format
)
io_outputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdoutputdataconfig(
iv_s3uri = iv_output_s3_uri
)
iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn
).
MESSAGE 'Document classification job started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex.
MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresourceunavailex.
MESSAGE 'Resource unavailable.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdkmskeyvalidationex.
MESSAGE 'KMS key validation error.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex.
MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex.
MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [StartDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)을 참조하세요. *AWS *
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# AWS SDK 또는 CLI와 `StartTopicsDetectionJob` 함께 사용
다음 코드 예시는 `StartTopicsDetectionJob`의 사용 방법을 보여 줍니다.
작업 예제는 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 다음 코드 예제에서는 컨텍스트 내에서 이 작업을 확인할 수 있습니다.
+ [샘플 데이터에 대한 주제 모델링 작업 실행](comprehend_example_comprehend_Usage_TopicModeler_section.md)
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#### [ .NET ]
**SDK for .NET**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/Comprehend/#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
using System;
using System.Threading.Tasks;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
///
/// This example scans the documents in an Amazon Simple Storage Service
/// (Amazon S3) bucket and analyzes it for topics. The results are stored
/// in another bucket and then the resulting job properties are displayed
/// on the screen. This example was created using the AWS SDK for .NEt
/// version 3.7 and .NET Core version 5.0.
///
public static class TopicModeling
{
///
/// This methos calls a topic detection job by calling the Amazon
/// Comprehend StartTopicsDetectionJobRequest.
///
public static async Task Main()
{
var comprehendClient = new AmazonComprehendClient();
string inputS3Uri = "s3://input bucket/input path";
InputFormat inputDocFormat = InputFormat.ONE_DOC_PER_FILE;
string outputS3Uri = "s3://output bucket/output path";
string dataAccessRoleArn = "arn:aws:iam::account ID:role/data access role";
int numberOfTopics = 10;
var startTopicsDetectionJobRequest = new StartTopicsDetectionJobRequest()
{
InputDataConfig = new InputDataConfig()
{
S3Uri = inputS3Uri,
InputFormat = inputDocFormat,
},
OutputDataConfig = new OutputDataConfig()
{
S3Uri = outputS3Uri,
},
DataAccessRoleArn = dataAccessRoleArn,
NumberOfTopics = numberOfTopics,
};
var startTopicsDetectionJobResponse = await comprehendClient.StartTopicsDetectionJobAsync(startTopicsDetectionJobRequest);
var jobId = startTopicsDetectionJobResponse.JobId;
Console.WriteLine("JobId: " + jobId);
var describeTopicsDetectionJobRequest = new DescribeTopicsDetectionJobRequest()
{
JobId = jobId,
};
var describeTopicsDetectionJobResponse = await comprehendClient.DescribeTopicsDetectionJobAsync(describeTopicsDetectionJobRequest);
PrintJobProperties(describeTopicsDetectionJobResponse.TopicsDetectionJobProperties);
var listTopicsDetectionJobsResponse = await comprehendClient.ListTopicsDetectionJobsAsync(new ListTopicsDetectionJobsRequest());
foreach (var props in listTopicsDetectionJobsResponse.TopicsDetectionJobPropertiesList)
{
PrintJobProperties(props);
}
}
///
/// This method is a helper method that displays the job properties
/// from the call to StartTopicsDetectionJobRequest.
///
/// A list of properties from the call to
/// StartTopicsDetectionJobRequest.
private static void PrintJobProperties(TopicsDetectionJobProperties props)
{
Console.WriteLine($"JobId: {props.JobId}, JobName: {props.JobName}, JobStatus: {props.JobStatus}");
Console.WriteLine($"NumberOfTopics: {props.NumberOfTopics}\nInputS3Uri: {props.InputDataConfig.S3Uri}");
Console.WriteLine($"InputFormat: {props.InputDataConfig.InputFormat}, OutputS3Uri: {props.OutputDataConfig.S3Uri}");
}
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for .NET API 참조*의 [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/DotNetSDKV3/comprehend-2017-11-27/StartTopicsDetectionJob)을 참조하세요.
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#### [ CLI ]
**AWS CLI**
**주제 탐지 분석 작업 시작**
다음 `start-topics-detection-job` 예제에서는 `--input-data-config` 태그로 지정된 주소에 있는 모든 파일에 대해 비동기 주제 탐지 작업을 시작합니다. 작업이 완료되면 `--ouput-data-config` 태그로 지정된 위치에 `output` 폴더가 배치됩니다. `output`에는 topic-terms.csv 및 doc-topics.csv 파일이 들어 있습니다. 첫 번째 출력 파일 topic-terms.csv는 컬렉션의 주제 목록입니다. 각 주제에 대해 목록에는 기본적으로 주제별 상위 용어가 가중치에 따라 포함됩니다. 두 번째 `doc-topics.csv` 파일에는 주제와 관련된 문서 및 해당 주제와 관련된 문서 비율이 나열되어 있습니다.
```
aws comprehend start-topics-detection-job \
--job-name example_topics_detection_job \
--language-code en \
--input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
--output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
--data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
--language-code en
```
출력:
```
{
"JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
"JobStatus": "SUBMITTED"
}
```
자세한 내용은 *Amazon Comprehend 개발자 안내서*의 [주제 모델링](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/topic-modeling.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [StartTopicsDetectionJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-topics-detection-job.html)을 참조하세요.
------
#### [ Python ]
**SDK for Python(Boto3)**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
class ComprehendTopicModeler:
"""Encapsulates a Comprehend topic modeler."""
def __init__(self, comprehend_client):
"""
:param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client.
"""
self.comprehend_client = comprehend_client
def start_job(
self,
job_name,
input_bucket,
input_key,
input_format,
output_bucket,
output_key,
data_access_role_arn,
):
"""
Starts a topic modeling job. Input is read from the specified Amazon S3
input bucket and written to the specified output bucket. Output data is stored
in a tar archive compressed in gzip format. The job runs asynchronously, so you
can call `describe_topics_detection_job` to get job status until it
returns a status of SUCCEEDED.
:param job_name: The name of the job.
:param input_bucket: An Amazon S3 bucket that contains job input.
:param input_key: The prefix used to find input data in the input
bucket. If multiple objects have the same prefix, all
of them are used.
:param input_format: The format of the input data, either one document per
file or one document per line.
:param output_bucket: The Amazon S3 bucket where output data is written.
:param output_key: The prefix prepended to the output data.
:param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that
grants Comprehend permission to read from the
input bucket and write to the output bucket.
:return: Information about the job, including the job ID.
"""
try:
response = self.comprehend_client.start_topics_detection_job(
JobName=job_name,
DataAccessRoleArn=data_access_role_arn,
InputDataConfig={
"S3Uri": f"s3://{input_bucket}/{input_key}",
"InputFormat": input_format.value,
},
OutputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{output_bucket}/{output_key}"},
)
logger.info("Started topic modeling job %s.", response["JobId"])
except ClientError:
logger.exception("Couldn't start topic modeling job.")
raise
else:
return response
```
+ API 세부 정보는 *AWS SDK for Python (Boto3) API 참조*의 [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/StartTopicsDetectionJob)을 참조하세요.
------
#### [ SAP ABAP ]
**SDK for SAP ABAP API**
GitHub에 더 많은 내용이 있습니다. [AWS 코드 예 리포지토리](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples)에서 전체 예를 찾고 설정 및 실행하는 방법을 배워보세요.
```
TRY.
oo_result = lo_cpd->starttopicsdetectionjob(
iv_jobname = iv_job_name
io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdinputdataconfig(
iv_s3uri = iv_input_s3_uri
iv_inputformat = iv_input_format
)
io_outputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdoutputdataconfig(
iv_s3uri = iv_output_s3_uri
)
iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn
).
MESSAGE 'Topics detection job started.' TYPE 'I'.
CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex.
MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex.
MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdkmskeyvalidationex.
MESSAGE 'KMS key validation error.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex.
MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex.
MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'.
CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex.
MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'.
ENDTRY.
```
+ API 세부 정보는 SDK for SAP ABAP API 참조의 [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)을 참조하세요. *AWS *
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