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 SDK 또는 CLI와 `StartDocumentClassificationJob` 함께 사용
<a name="comprehend_example_comprehend_StartDocumentClassificationJob_section"></a>

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) 

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#### [ 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.

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#### [ 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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