

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 `StartTopicsDetectionJob` 함께 사용
<a name="comprehend_example_comprehend_StartTopicsDetectionJob_section"></a>

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;

    /// <summary>
    /// 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.
    /// </summary>
    public static class TopicModeling
    {
        /// <summary>
        /// This methos calls a topic detection job by calling the Amazon
        /// Comprehend StartTopicsDetectionJobRequest.
        /// </summary>
        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);
            }
        }

        /// <summary>
        /// This method is a helper method that displays the job properties
        /// from the call to StartTopicsDetectionJobRequest.
        /// </summary>
        /// <param name="props">A list of properties from the call to
        /// StartTopicsDetectionJobRequest.</param>
        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.

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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 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.

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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->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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