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.

# 를 사용한 Amazon Comprehend 예제 SDK for .NET
<a name="csharp_3_comprehend_code_examples"></a>

다음 코드 예제에서는 AWS SDK for .NET Amazon Comprehend에서를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.

*작업*은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접 호출하는 방법을 보여주며, 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.

*시나리오*는 동일한 서비스 내에서 또는 다른 AWS 서비스와 결합된 상태에서 여러 함수를 직접적으로 호출하여 특정 태스크를 수행하는 방법을 보여주는 코드 예제입니다.

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

**Topics**
+ [작업](#actions)
+ [시나리오](#scenarios)

## 작업
<a name="actions"></a>

### `DetectDominantLanguage`
<a name="comprehend_DetectDominantLanguage_csharp_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `DetectDominantLanguage`의 사용 방법을 보여줍니다.

**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 calls the Amazon Comprehend service to determine the
    /// dominant language.
    /// </summary>
    public static class DetectDominantLanguage
    {
        /// <summary>
        /// Calls Amazon Comprehend to determine the dominant language used in
        /// the sample text.
        /// </summary>
        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.

### `DetectEntities`
<a name="comprehend_DetectEntities_csharp_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `DetectEntities`의 사용 방법을 보여줍니다.

**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 shows how to use the AmazonComprehend service detect any
    /// entities in submitted text.
    /// </summary>
    public static class DetectEntities
    {
        /// <summary>
        /// The main method calls the DetectEntitiesAsync method to find any
        /// entities in the sample code.
        /// </summary>
        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.

### `DetectKeyPhrases`
<a name="comprehend_DetectKeyPhrases_csharp_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `DetectKeyPhrases`의 사용 방법을 보여줍니다.

**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 shows how to use the Amazon Comprehend service to
    /// search text for key phrases.
    /// </summary>
    public static class DetectKeyPhrase
    {
        /// <summary>
        /// This method calls the Amazon Comprehend method DetectKeyPhrasesAsync
        /// to detect any key phrases in the sample text.
        /// </summary>
        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.

### `DetectPiiEntities`
<a name="comprehend_DetectPiiEntities_csharp_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `DetectPiiEntities`의 사용 방법을 보여줍니다.

**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 shows how to use the Amazon Comprehend service to find
    /// personally identifiable information (PII) within text submitted to the
    /// DetectPiiEntitiesAsync method.
    /// </summary>
    public class DetectingPII
    {
        /// <summary>
        /// This method calls the DetectPiiEntitiesAsync method to locate any
        /// personally dientifiable information within the supplied text.
        /// </summary>
        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.

### `DetectSentiment`
<a name="comprehend_DetectSentiment_csharp_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `DetectSentiment`의 사용 방법을 보여줍니다.

**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 shows how to detect the overall sentiment of the supplied
    /// text using the Amazon Comprehend service.
    /// </summary>
    public static class DetectSentiment
    {
        /// <summary>
        /// This method calls the DetetectSentimentAsync method to analyze the
        /// supplied text and determine the overal sentiment.
        /// </summary>
        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.

### `DetectSyntax`
<a name="comprehend_DetectSyntax_csharp_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `DetectSyntax`의 사용 방법을 보여줍니다.

**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 shows how to use Amazon Comprehend to detect syntax
    /// elements by calling the DetectSyntaxAsync method.
    /// </summary>
    public class DetectingSyntax
    {
        /// <summary>
        /// This method calls DetectSynaxAsync to identify the syntax elements
        /// in the sample text.
        /// </summary>
        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.

### `StartTopicsDetectionJob`
<a name="comprehend_StartTopicsDetectionJob_csharp_3_topic"></a>

다음 코드 예시는 `StartTopicsDetectionJob`의 사용 방법을 보여줍니다.

**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.

## 시나리오
<a name="scenarios"></a>

### 고객 피드백 분석을 위한 애플리케이션 생성
<a name="cross_FSA_csharp_3_topic"></a>

다음 코드 예제에서는 고객 의견 카드를 분석하고, 원어에서 번역하고, 감정을 파악하고, 번역된 텍스트에서 오디오 파일을 생성하는 애플리케이션을 생성하는 방법을 보여줍니다.

**SDK for .NET**  
 이 예제 애플리케이션은 고객 피드백 카드를 분석하고 저장합니다. 특히 뉴욕시에 있는 가상 호텔의 필요를 충족합니다. 호텔은 다양한 언어의 고객들로부터 물리적인 의견 카드의 형태로 피드백을 받습니다. 피드백은 웹 클라이언트를 통해 앱에 업로드됩니다. 의견 카드의 이미지가 업로드된 후 다음 단계가 수행됩니다.  
+ Amazon Textract를 사용하여 이미지에서 텍스트가 추출됩니다.
+ Amazon Comprehend가 추출된 텍스트와 해당 언어의 감정을 파악합니다.
+ 추출된 텍스트는 Amazon Translate를 사용하여 영어로 번역됩니다.
+ Amazon Polly가 추출된 텍스트에서 오디오 파일을 합성합니다.
 전체 앱은  AWS CDK를 사용하여 배포할 수 있습니다. 소스 코드와 배포 지침은 [GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/cross-service/FeedbackSentimentAnalyzer)의 프로젝트를 참조하세요.  

**이 예제에서 사용되는 서비스**
+ Amazon Comprehend
+ Lambda
+ Amazon Polly
+ Amazon Textract
+ Amazon Translate