주제 모델링을 위한 비동기 분석

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

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

문서 세트의 주제를 결정하려면 StartTopicsDetectionJob을 사용하여 비동기 작업을 시작하십시오. 영어 또는 스페인어로 작성된 문서의 주제를 모니터링할 수 있습니다.

시작하기 전에

시작하기 전에 다음 사항을 확인해야 합니다.

사용 AWS Command Line Interface

다음 예제에서는에서 StartTopicsDetectionJob 작업을 사용하는 방법을 보여줍니다. AWS CLI

다음은 Unix, Linux, macOS용 형식으로 지정된 예제입니다. Windows의 경우 각 줄의 끝에 있는 백슬래시(\) Unix 연속 문자를 캐럿(^)으로 바꿉니다.

aws comprehend start-topics-detection-job \
                --number-of-topics topics to return \
                --job-name "job name" \
                --region region \
                --cli-input-json file://path to JSON input file

cli-input-json 파라미터에는 다음 예시에 표시된 대로 요청 데이터가 포함된 JSON 파일의 경로를 제공해야 합니다.

{
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
        "InputFormat": "ONE_DOC_PER_FILE"
    },
    "OutputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
    },
    "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::account ID:role/data access role"
}

주제 감지 작업 시작 요청이 성공하면 다음과 같은 응답을 받게 됩니다.

{
    "JobStatus": "SUBMITTED",
    "JobId": "job ID"
}

제출한 주제 감지 작업의 목록을 보려면 ListTopicsDetectionJobs 작업을 사용하십시오. 이 목록에는 사용한 입력 및 출력 위치와 각 감지 작업의 상태에 대한 정보가 포함됩니다. 다음은 Unix, Linux, macOS용 형식으로 지정된 예제입니다. Windows의 경우 각 줄의 끝에 있는 백슬래시(\) Unix 연속 문자를 캐럿(^)으로 바꿉니다.

aws comprehend list-topics-detection-jobs \-- region

응답은 다음과 비슷한 JSON 형식으로 받게 됩니다.

{
    "TopicsDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "NumberOfTopics": topics to return,
            "JobId": "job ID",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "JobName": "job name",
            "SubmitTime": timestamp,
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
            },
            "EndTime": timestamp
        },
        {
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "NumberOfTopics": topics to return,
            "JobId": "job ID",
            "JobStatus": "RUNNING",
            "JobName": "job name",
            "SubmitTime": timestamp,
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
            }
        }
    ]
}

DescribeTopicsDetectionJob 작업을 사용하여 기존 작업의 상태를 가져올 수 있습니다. 다음은 Unix, Linux, macOS용 형식으로 지정된 예제입니다. Windows의 경우 각 줄의 끝에 있는 백슬래시(\) Unix 연속 문자를 캐럿(^)으로 바꿉니다.

aws comprehend describe-topics-detection-job --job-id job ID 

응답은 다음과 같은 JSON 형식으로 받게 됩니다.

{
    "TopicsDetectionJobProperties": {
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "NumberOfTopics": topics to return,
        "JobId": "job ID",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "JobName": "job name",
        "SubmitTime": timestamp,
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://output bucket/ouput path"
        },
        "EndTime": timestamp
    }
}

SDK for Python 또는 사용 SDK for .NET

주제 모델링 작업을 시작하는 방법에 대한 SDK 예제는 AWS SDK 또는 CLI와 StartTopicsDetectionJob 함께 사용를 참조하세요.