Exemplos do Amazon Comprehend usando AWS CLI

Detectar o idioma dominante de vários textos de entrada

O batch-detect-dominant-language exemplo a seguir analisa vários textos de entrada e retorna o idioma dominante de cada um. A pontuação de confiança dos modelos pré-treinados também é gerada para cada previsão.

aws comprehend batch-detect-dominant-language \
    --text-list "Physics is the natural science that involves the study of matter and its motion and behavior through space and time, along with related concepts such as energy and force."

Saída:

{
    "ResultList": [
        {
            "Index": 0,
            "Languages": [
                {
                    "LanguageCode": "en",
                    "Score": 0.9986501932144165
                }
            ]
        }
    ],
    "ErrorList": []
}

Para obter mais informações, consulte Idioma dominante no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar entidades de vários textos de entrada

O batch-detect-entities exemplo a seguir analisa vários textos de entrada e retorna as entidades nomeadas de cada um. A pontuação de confiança do modelo pré-treinado também é gerada para cada previsão.

aws comprehend batch-detect-entities \
    --language-code en \
    --text-list "Dear Jane, 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." "Please send customer feedback to Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere or to Alice at AnySpa@example.com."

Saída:

{
    "ResultList": [
        {
            "Index": 0,
            "Entities": [
                {
                    "Score": 0.9985517859458923,
                    "Type": "PERSON",
                    "Text": "Jane",
                    "BeginOffset": 5,
                    "EndOffset": 9
                },
                {
                    "Score": 0.9767839312553406,
                    "Type": "ORGANIZATION",
                    "Text": "AnyCompany Financial Services, LLC",
                    "BeginOffset": 16,
                    "EndOffset": 50
                },
                {
                    "Score": 0.9856694936752319,
                    "Type": "OTHER",
                    "Text": "1111-XXXX-1111-XXXX",
                    "BeginOffset": 71,
                    "EndOffset": 90
                },
                {
                    "Score": 0.9652159810066223,
                    "Type": "QUANTITY",
                    "Text": ".53",
                    "BeginOffset": 116,
                    "EndOffset": 119
                },
                {
                    "Score": 0.9986667037010193,
                    "Type": "DATE",
                    "Text": "July 31st",
                    "BeginOffset": 135,
                    "EndOffset": 144
                }
            ]
        },
        {
            "Index": 1,
            "Entities": [
                {
                    "Score": 0.720084547996521,
                    "Type": "ORGANIZATION",
                    "Text": "Sunshine Spa",
                    "BeginOffset": 33,
                    "EndOffset": 45
                },
                {
                    "Score": 0.9865870475769043,
                    "Type": "LOCATION",
                    "Text": "123 Main St",
                    "BeginOffset": 47,
                    "EndOffset": 58
                },
                {
                    "Score": 0.5895616412162781,
                    "Type": "LOCATION",
                    "Text": "Anywhere",
                    "BeginOffset": 60,
                    "EndOffset": 68
                },
                {
                    "Score": 0.6809214353561401,
                    "Type": "PERSON",
                    "Text": "Alice",
                    "BeginOffset": 75,
                    "EndOffset": 80
                },
                {
                    "Score": 0.9979087114334106,
                    "Type": "OTHER",
                    "Text": "AnySpa@example.com",
                    "BeginOffset": 84,
                    "EndOffset": 99
                }
            ]
        }
    ],
    "ErrorList": []
}

Para obter mais informações, consulte Entidades no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar frases-chave de várias entradas de texto

O batch-detect-key-phrases exemplo a seguir analisa vários textos de entrada e retorna as frases nominais principais de cada um. A pontuação de confiança do modelo pré-treinado para cada previsão também é gerada.

aws comprehend batch-detect-key-phrases \
    --language-code en \
    --text-list "Hello Zhang Wei, I am John, writing to you about the trip for next Saturday." "Dear Jane, 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." "Please send customer feedback to Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere or to Alice at AnySpa@example.com."

Saída:

{
    "ResultList": [
        {
            "Index": 0,
            "KeyPhrases": [
                {
                    "Score": 0.99700927734375,
                    "Text": "Zhang Wei",
                    "BeginOffset": 6,
                    "EndOffset": 15
                },
                {
                    "Score": 0.9929308891296387,
                    "Text": "John",
                    "BeginOffset": 22,
                    "EndOffset": 26
                },
                {
                    "Score": 0.9997230172157288,
                    "Text": "the trip",
                    "BeginOffset": 49,
                    "EndOffset": 57
                },
                {
                    "Score": 0.9999470114707947,
                    "Text": "next Saturday",
                    "BeginOffset": 62,
                    "EndOffset": 75
                }
            ]
        },
        {
            "Index": 1,
            "KeyPhrases": [
                {
                    "Score": 0.8358274102210999,
                    "Text": "Dear Jane",
                    "BeginOffset": 0,
                    "EndOffset": 9
                },
                {
                    "Score": 0.989359974861145,
                    "Text": "Your AnyCompany Financial Services",
                    "BeginOffset": 11,
                    "EndOffset": 45
                },
                {
                    "Score": 0.8812323808670044,
                    "Text": "LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX",
                    "BeginOffset": 47,
                    "EndOffset": 90
                },
                {
                    "Score": 0.9999381899833679,
                    "Text": "a minimum payment",
                    "BeginOffset": 95,
                    "EndOffset": 112
                },
                {
                    "Score": 0.9997439980506897,
                    "Text": ".53",
                    "BeginOffset": 116,
                    "EndOffset": 119
                },
                {
                    "Score": 0.996875524520874,
                    "Text": "July 31st",
                    "BeginOffset": 135,
                    "EndOffset": 144
                }
            ]
        },
        {
            "Index": 2,
            "KeyPhrases": [
                {
                    "Score": 0.9990295767784119,
                    "Text": "customer feedback",
                    "BeginOffset": 12,
                    "EndOffset": 29
                },
                {
                    "Score": 0.9994127750396729,
                    "Text": "Sunshine Spa",
                    "BeginOffset": 33,
                    "EndOffset": 45
                },
                {
                    "Score": 0.9892991185188293,
                    "Text": "123 Main St",
                    "BeginOffset": 47,
                    "EndOffset": 58
                },
                {
                    "Score": 0.9969810843467712,
                    "Text": "Alice",
                    "BeginOffset": 75,
                    "EndOffset": 80
                },
                {
                    "Score": 0.9703696370124817,
                    "Text": "AnySpa@example.com",
                    "BeginOffset": 84,
                    "EndOffset": 99
                }
            ]
        }
    ],
    "ErrorList": []
}

Para obter mais informações, consulte Frases-chave no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar o sentimento predominante de vários textos de entrada

O batch-detect-sentiment exemplo a seguir analisa vários textos de entrada e retorna o sentimento predominante (POSITIVE,,, ou NEUTRAL MIXEDNEGATIVE, de cada um).

aws comprehend batch-detect-sentiment \
    --text-list "That movie was very boring, I can't believe it was over four hours long." "It is a beautiful day for hiking today." "My meal was okay, I'm excited to try other restaurants." \
    --language-code en

Saída:

{
    "ResultList": [
        {
            "Index": 0,
            "Sentiment": "NEGATIVE",
            "SentimentScore": {
                "Positive": 0.00011316669406369328,
                "Negative": 0.9995445609092712,
                "Neutral": 0.00014722718333359808,
                "Mixed": 0.00019498742767609656
            }
        },
        {
            "Index": 1,
            "Sentiment": "POSITIVE",
            "SentimentScore": {
                "Positive": 0.9981263279914856,
                "Negative": 0.00015240783977787942,
                "Neutral": 0.0013876151060685515,
                "Mixed": 0.00033366199932061136
            }
        },
        {
            "Index": 2,
            "Sentiment": "MIXED",
            "SentimentScore": {
                "Positive": 0.15930435061454773,
                "Negative": 0.11471917480230331,
                "Neutral": 0.26897063851356506,
                "Mixed": 0.45700588822364807
            }
        }
    ],
    "ErrorList": []
}

Para obter mais informações, consulte Sentiment no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para inspecionar a sintaxe e partes da fala de palavras em vários textos de entrada

O batch-detect-syntax exemplo a seguir analisa a sintaxe de vários textos de entrada e retorna as diferentes partes da fala. A pontuação de confiança do modelo pré-treinado também é gerada para cada previsão.

aws comprehend batch-detect-syntax \
    --text-list "It is a beautiful day." "Can you please pass the salt?" "Please pay the bill before the 31st." \
    --language-code en

Saída:

{
    "ResultList": [
        {
            "Index": 0,
            "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": 0.999937117099762
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 3,
                    "Text": "a",
                    "BeginOffset": 6,
                    "EndOffset": 7,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "DET",
                        "Score": 0.9999926686286926
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 4,
                    "Text": "beautiful",
                    "BeginOffset": 8,
                    "EndOffset": 17,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "ADJ",
                        "Score": 0.9987891912460327
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 5,
                    "Text": "day",
                    "BeginOffset": 18,
                    "EndOffset": 21,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "NOUN",
                        "Score": 0.9999778866767883
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 6,
                    "Text": ".",
                    "BeginOffset": 21,
                    "EndOffset": 22,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "PUNCT",
                        "Score": 0.9999974966049194
                    }
                }
            ]
        },
        {
            "Index": 1,
            "SyntaxTokens": [
                {
                    "TokenId": 1,
                    "Text": "Can",
                    "BeginOffset": 0,
                    "EndOffset": 3,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "AUX",
                        "Score": 0.9999770522117615
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 2,
                    "Text": "you",
                    "BeginOffset": 4,
                    "EndOffset": 7,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "PRON",
                        "Score": 0.9999986886978149
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 3,
                    "Text": "please",
                    "BeginOffset": 8,
                    "EndOffset": 14,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "INTJ",
                        "Score": 0.9681622385978699
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 4,
                    "Text": "pass",
                    "BeginOffset": 15,
                    "EndOffset": 19,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "VERB",
                        "Score": 0.9999874830245972
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 5,
                    "Text": "the",
                    "BeginOffset": 20,
                    "EndOffset": 23,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "DET",
                        "Score": 0.9999827146530151
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 6,
                    "Text": "salt",
                    "BeginOffset": 24,
                    "EndOffset": 28,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "NOUN",
                        "Score": 0.9995040893554688
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 7,
                    "Text": "?",
                    "BeginOffset": 28,
                    "EndOffset": 29,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "PUNCT",
                        "Score": 0.999998152256012
                    }
                }
            ]
        },
        {
            "Index": 2,
            "SyntaxTokens": [
                {
                    "TokenId": 1,
                    "Text": "Please",
                    "BeginOffset": 0,
                    "EndOffset": 6,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "INTJ",
                        "Score": 0.9997857809066772
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 2,
                    "Text": "pay",
                    "BeginOffset": 7,
                    "EndOffset": 10,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "VERB",
                        "Score": 0.9999252557754517
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 3,
                    "Text": "the",
                    "BeginOffset": 11,
                    "EndOffset": 14,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "DET",
                        "Score": 0.9999842643737793
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 4,
                    "Text": "bill",
                    "BeginOffset": 15,
                    "EndOffset": 19,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "NOUN",
                        "Score": 0.9999588131904602
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 5,
                    "Text": "before",
                    "BeginOffset": 20,
                    "EndOffset": 26,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "ADP",
                        "Score": 0.9958304762840271
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 6,
                    "Text": "the",
                    "BeginOffset": 27,
                    "EndOffset": 30,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "DET",
                        "Score": 0.9999947547912598
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 7,
                    "Text": "31st",
                    "BeginOffset": 31,
                    "EndOffset": 35,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "NOUN",
                        "Score": 0.9924124479293823
                    }
                },
                {
                    "TokenId": 8,
                    "Text": ".",
                    "BeginOffset": 35,
                    "EndOffset": 36,
                    "PartOfSpeech": {
                        "Tag": "PUNCT",
                        "Score": 0.9999955892562866
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "ErrorList": []
}

Para obter mais informações, consulte Análise de sintaxe no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar o sentimento e cada entidade nomeada para vários textos de entrada

O batch-detect-targeted-sentiment exemplo a seguir analisa vários textos de entrada e retorna as entidades nomeadas junto com o sentimento predominante associado a cada entidade. A pontuação de confiança do modelo pré-treinado também é gerada para cada previsão.

aws comprehend batch-detect-targeted-sentiment \
    --language-code en \
    --text-list "That movie was really boring, the original was way more entertaining" "The trail is extra beautiful today." "My meal was just okay."

Saída:

{
    "ResultList": [
        {
            "Index": 0,
            "Entities": [
                {
                    "DescriptiveMentionIndex": [
                        0
                    ],
                    "Mentions": [
                        {
                            "Score": 0.9999009966850281,
                            "GroupScore": 1.0,
                            "Text": "movie",
                            "Type": "MOVIE",
                            "MentionSentiment": {
                                "Sentiment": "NEGATIVE",
                                "SentimentScore": {
                                    "Positive": 0.13887299597263336,
                                    "Negative": 0.8057460188865662,
                                    "Neutral": 0.05525200068950653,
                                    "Mixed": 0.00012799999967683107
                                }
                            },
                            "BeginOffset": 5,
                            "EndOffset": 10
                        }
                    ]
                },
                {
                    "DescriptiveMentionIndex": [
                        0
                    ],
                    "Mentions": [
                        {
                            "Score": 0.9921110272407532,
                            "GroupScore": 1.0,
                            "Text": "original",
                            "Type": "MOVIE",
                            "MentionSentiment": {
                                "Sentiment": "POSITIVE",
                                "SentimentScore": {
                                    "Positive": 0.9999989867210388,
                                    "Negative": 9.999999974752427e-07,
                                    "Neutral": 0.0,
                                    "Mixed": 0.0
                                }
                            },
                            "BeginOffset": 34,
                            "EndOffset": 42
                        }
                    ]
                }
            ]
        },
        {
            "Index": 1,
            "Entities": [
                {
                    "DescriptiveMentionIndex": [
                        0
                    ],
                    "Mentions": [
                        {
                            "Score": 0.7545599937438965,
                            "GroupScore": 1.0,
                            "Text": "trail",
                            "Type": "OTHER",
                            "MentionSentiment": {
                                "Sentiment": "POSITIVE",
                                "SentimentScore": {
                                    "Positive": 1.0,
                                    "Negative": 0.0,
                                    "Neutral": 0.0,
                                    "Mixed": 0.0
                                }
                            },
                            "BeginOffset": 4,
                            "EndOffset": 9
                        }
                    ]
                },
                {
                    "DescriptiveMentionIndex": [
                        0
                    ],
                    "Mentions": [
                        {
                            "Score": 0.9999960064888,
                            "GroupScore": 1.0,
                            "Text": "today",
                            "Type": "DATE",
                            "MentionSentiment": {
                                "Sentiment": "NEUTRAL",
                                "SentimentScore": {
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                                    "Negative": 1.9999999949504854e-06,
                                    "Neutral": 0.9999859929084778,
                                    "Mixed": 3.999999989900971e-06
                                }
                            },
                            "BeginOffset": 29,
                            "EndOffset": 34
                        }
                    ]
                }
            ]
        },
        {
            "Index": 2,
            "Entities": [
                {
                    "DescriptiveMentionIndex": [
                        0
                    ],
                    "Mentions": [
                        {
                            "Score": 0.9999880194664001,
                            "GroupScore": 1.0,
                            "Text": "My",
                            "Type": "PERSON",
                            "MentionSentiment": {
                                "Sentiment": "NEUTRAL",
                                "SentimentScore": {
                                    "Positive": 0.0,
                                    "Negative": 0.0,
                                    "Neutral": 1.0,
                                    "Mixed": 0.0
                                }
                            },
                            "BeginOffset": 0,
                            "EndOffset": 2
                        }
                    ]
                },
                {
                    "DescriptiveMentionIndex": [
                        0
                    ],
                    "Mentions": [
                        {
                            "Score": 0.9995260238647461,
                            "GroupScore": 1.0,
                            "Text": "meal",
                            "Type": "OTHER",
                            "MentionSentiment": {
                                "Sentiment": "NEUTRAL",
                                "SentimentScore": {
                                    "Positive": 0.04695599898695946,
                                    "Negative": 0.003226999891921878,
                                    "Neutral": 0.6091709733009338,
                                    "Mixed": 0.34064599871635437
                                }
                            },
                            "BeginOffset": 3,
                            "EndOffset": 7
                        }
                    ]
                }
            ]
        }
    ],
    "ErrorList": []
}

Para obter mais informações, consulte Sentimento direcionado no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para classificar o documento com um endpoint específico do modelo

O classify-document exemplo a seguir classifica um documento com um endpoint de um modelo personalizado. O modelo neste exemplo foi treinado em um conjunto de dados contendo mensagens SMS rotuladas como spam ou não spam, ou “ham”.

aws comprehend classify-document \
    --endpoint-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint \
    --text "CONGRATULATIONS! TXT 1235550100 to win $5000"

Saída:

{
    "Classes": [
        {
            "Name": "spam",
            "Score": 0.9998599290847778
        },
        {
            "Name": "ham",
            "Score": 0.00014001205272506922
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Classificação personalizada no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Analisar o texto de entrada quanto à presença de PII informações

O contains-pii-entities exemplo a seguir analisa o texto de entrada para detectar a presença de informações de identificação pessoal (PII) e retorna os rótulos dos tipos de PII entidade identificados, como nome, endereço, número da conta bancária ou número de telefone.

aws comprehend contains-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, 100 Main St, Anywhere. Send comments to Alice at AnySpa@example.com."

Saída:

{
    "Labels": [
        {
            "Name": "NAME",
            "Score": 1.0
        },
        {
            "Name": "EMAIL",
            "Score": 1.0
        },
        {
            "Name": "BANK_ACCOUNT_NUMBER",
            "Score": 0.9995794296264648
        },
        {
            "Name": "BANK_ROUTING",
            "Score": 0.9173126816749573
        },
        {
            "Name": "CREDIT_DEBIT_NUMBER",
            "Score": 1.0
        }
}

Para obter mais informações, consulte Informações de identificação pessoal (PII) no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para criar um conjunto de dados do flywheel

O create-dataset exemplo a seguir cria um conjunto de dados para um volante. Esse conjunto de dados será usado como dados adicionais de treinamento, conforme especificado pela --dataset-type tag.

aws comprehend create-dataset \
    --flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity \
    --dataset-name example-dataset \
    --dataset-type "TRAIN" \
    --input-data-config file://inputConfig.json

Conteúdo de file://inputConfig.json:

{
    "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
    "DocumentClassifierInputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/training-data.csv"
    }
}

Saída:

{
    "DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset"
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para criar um classificador de documentos para categorizar documentos

O exemplo de create-document-classifier a seguir inicia o processo de treinamento para um modelo de classificador de documentos. O arquivo de dados de treinamento, training.csv, está localizado na tag --input-data-config. training.csv é um documento de duas colunas em que os rótulos ou classificações são fornecidos na primeira coluna e os documentos são fornecidos na segunda coluna.

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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --language-code en

Saída:

{
    "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier"
}

Para obter mais informações, consulte Classificação personalizada no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para criar um endpoint para um modelo personalizado

O create-endpoint exemplo a seguir cria um endpoint para inferência síncrona para um modelo personalizado previamente treinado.

aws comprehend create-endpoint \
    --endpoint-name example-classifier-endpoint-1 \
    --model-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier \
    --desired-inference-units 1

Saída:

{
    "EndpointArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint-1"
}

Para obter mais informações, consulte Gerenciar endpoints do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para criar um reconhecedor de entidades personalizado

O create-entity-recognizer exemplo a seguir inicia o processo de treinamento para um modelo personalizado de reconhecimento de entidades. Este exemplo usa um CSV arquivo contendo documentos de raw_text.csv treinamento e uma lista de CSV entidades entity_list.csv para treinar o modelo. entity-list.csvcontém as seguintes colunas: texto e tipo.

aws comprehend create-entity-recognizer \
    --recognizer-name example-entity-recognizer
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --input-data-config "EntityTypes=[{Type=DEVICE}],Documents={S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/raw_text.csv},EntityList={S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/entity_list.csv}"
    --language-code en

Saída:

{
    "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:example-entity-recognizer/entityrecognizer1"
}

Para obter mais informações, consulte Reconhecimento personalizado de entidades no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para criar um volante

O create-flywheel exemplo a seguir cria um volante para orquestrar o treinamento contínuo de um modelo de classificação de documentos ou de reconhecimento de entidades. O volante neste exemplo foi criado para gerenciar um modelo treinado existente especificado pela --active-model-arn tag. Quando o volante é criado, um lago de dados é criado na --input-data-lake tag.

aws comprehend create-flywheel \
    --flywheel-name example-flywheel \
    --active-model-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-model/version/1 \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --data-lake-s3-uri "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET"

Saída:

{
    "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel"
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para excluir um classificador de documentos personalizado

O exemplo de delete-document-classifier a seguir exclui um modelo de classificador de documentos personalizado.

aws comprehend delete-document-classifier \
    --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Gerenciar endpoints do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para excluir um endpoint de um modelo personalizado

O delete-endpoint exemplo a seguir exclui um endpoint específico do modelo. Todos os endpoints devem ser excluídos para que o modelo seja excluído.

aws comprehend delete-endpoint \
    --endpoint-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint-1

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Gerenciar endpoints do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para excluir um modelo de reconhecimento de entidade personalizado

O delete-entity-recognizer exemplo a seguir exclui um modelo personalizado de reconhecimento de entidades.

aws comprehend delete-entity-recognizer \
    --entity-recognizer-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/example-entity-recognizer-1

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Gerenciar endpoints do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para excluir um volante

O delete-flywheel exemplo a seguir exclui um volante. O data lake ou o modelo associado ao volante não é excluído.

aws comprehend delete-flywheel \
    --flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-1

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para excluir uma política baseada em recursos

O delete-resource-policy exemplo a seguir exclui uma política baseada em recursos de um recurso do Amazon Comprehend.

aws comprehend delete-resource-policy \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1/version/1

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Cópia de modelos personalizados entre AWS contas no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um conjunto de dados do volante

O describe-dataset exemplo a seguir obtém as propriedades de um conjunto de dados do flywheel.

aws comprehend describe-dataset \
    --dataset-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset

Saída:

{
    "DatasetProperties": {
        "DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset",
        "DatasetName": "example-dataset",
        "DatasetType": "TRAIN",
        "DatasetS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/flywheel-entity/schemaVersion=1/12345678A123456Z/datasets/example-dataset/20230616T203710Z/",
        "Status": "CREATING",
        "CreationTime": "2023-06-16T20:37:10.400000+00:00"
    }
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para descrever um trabalho de classificação de documentos

O exemplo de describe-document-classification-job a seguir obtém as propriedades de um trabalho assíncrono de classificação de documentos.

aws comprehend describe-document-classification-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/jobdata/",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-CLN-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
        },
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Classificação personalizada no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um classificador de documentos

O exemplo de describe-document-classifier a seguir obtém as propriedades de um modelo de classificador de documentos personalizado.

aws comprehend describe-document-classifier \
    --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1

Saída:

{
    "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://DOC-EXAMPLE-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"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Criação e gerenciamento de modelos personalizados no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um trabalho de detecção de linguagem dominante.

O describe-dominant-language-detection-job exemplo a seguir obtém as propriedades de um trabalho assíncrono de detecção de linguagem dominante.

aws comprehend describe-dominant-language-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "DominantLanguageDetectionJobProperties": {
        "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:dominant-language-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobName": "languageanalysis1",
        "JobStatus": "IN_PROGRESS",
        "SubmitTime": "2023-06-09T18:10:38.037000+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-LANGUAGE-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
        },
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um endpoint específico

O describe-endpoint exemplo a seguir obtém as propriedades de um endpoint específico do modelo.

aws comprehend describe-endpoint \
    --endpoint-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint

Saída:

{
    "EndpointProperties": {
        "EndpointArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint,
        "Status": "IN_SERVICE",
        "ModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1",
        "DesiredModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1",
        "DesiredInferenceUnits": 1,
        "CurrentInferenceUnits": 1,
        "CreationTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00",
        "LastModifiedTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Gerenciar endpoints do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um trabalho de detecção de entidades

O describe-entities-detection-job exemplo a seguir obtém as propriedades de um trabalho de detecção de entidades assíncronas.

aws comprehend describe-entities-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "EntitiesDetectionJobProperties": {
        "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobName": "example-entity-detector",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "SubmitTime": "2023-06-08T21:30:15.323000+00:00",
        "EndTime": "2023-06-08T21:40:23.509000+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/thefolder/111122223333-NER-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::12345678012:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um reconhecedor de entidades

O describe-entity-recognizer exemplo a seguir obtém as propriedades de um modelo personalizado de reconhecimento de entidades.

aws comprehend describe-entity-recognizer \
    entity-recognizer-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/business-recongizer-1/version/1

Saída:

{
    "EntityRecognizerProperties": {
        "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/business-recongizer-1/version/1",
        "LanguageCode": "en",
        "Status": "TRAINED",
        "SubmitTime": "2023-06-14T20:44:59.631000+00:00",
        "EndTime": "2023-06-14T20:59:19.532000+00:00",
        "TrainingStartTime": "2023-06-14T20:48:52.811000+00:00",
        "TrainingEndTime": "2023-06-14T20:58:11.473000+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
            "EntityTypes": [
                {
                    "Type": "BUSINESS"
                }
            ],
            "Documents": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/dataset/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "EntityList": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/entity.csv"
            }
        },
        "RecognizerMetadata": {
            "NumberOfTrainedDocuments": 1814,
            "NumberOfTestDocuments": 486,
            "EvaluationMetrics": {
                "Precision": 100.0,
                "Recall": 100.0,
                "F1Score": 100.0
            },
            "EntityTypes": [
                {
                    "Type": "BUSINESS",
                    "EvaluationMetrics": {
                        "Precision": 100.0,
                        "Recall": 100.0,
                        "F1Score": 100.0
                    },
                    "NumberOfTrainMentions": 1520
                }
            ]
        },
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
        "VersionName": "1"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Reconhecimento personalizado de entidades no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para descrever um trabalho de detecção de eventos.

O describe-events-detection-job exemplo a seguir obtém as propriedades de um trabalho de detecção de eventos assíncronos.

aws comprehend describe-events-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "EventsDetectionJobProperties": {
        "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:events-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobName": "events_job_1",
        "JobStatus": "IN_PROGRESS",
        "SubmitTime": "2023-06-12T18:45:56.054000+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/EventsData",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-EVENTS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
        "TargetEventTypes": [
            "BANKRUPTCY",
            "EMPLOYMENT",
            "CORPORATE_ACQUISITION",
            "CORPORATE_MERGER",
            "INVESTMENT_GENERAL"
        ]
    }
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever uma iteração do volante

O describe-flywheel-iteration exemplo a seguir obtém as propriedades de uma iteração do volante.

aws comprehend describe-flywheel-iteration \
    --flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel \
    --flywheel-iteration-id 20232222AEXAMPLE

Saída:

{
    "FlywheelIterationProperties": {
        "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity",
        "FlywheelIterationId": "20232222AEXAMPLE",
        "CreationTime": "2023-06-16T21:10:26.385000+00:00",
        "EndTime": "2023-06-16T23:33:16.827000+00:00",
        "Status": "COMPLETED",
        "Message": "FULL_ITERATION: Flywheel iteration performed all functions successfully.",
        "EvaluatedModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1",
        "EvaluatedModelMetrics": {
            "AverageF1Score": 0.7742663922375772,
            "AveragePrecision": 0.8287636394041166,
            "AverageRecall": 0.7427084833645399,
            "AverageAccuracy": 0.8795394154118689
        },
        "TrainedModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/Comprehend-Generated-v1-bb52d585",
        "TrainedModelMetrics": {
            "AverageF1Score": 0.9767700253081214,
            "AveragePrecision": 0.9767700253081214,
            "AverageRecall": 0.9767700253081214,
            "AverageAccuracy": 0.9858281665190434
        },
        "EvaluationManifestS3Prefix": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/flywheel-entity/schemaVersion=1/20230616T200543Z/evaluation/20230616T211026Z/"
    }
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para descrever um volante

O describe-flywheel exemplo a seguir obtém as propriedades de um volante. Neste exemplo, o modelo associado ao volante é um modelo de classificador personalizado treinado para classificar documentos como spam ou não spam, ou como “falsos”.

aws comprehend describe-flywheel \
    --flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel

Saída:

{
    "FlywheelProperties": {
        "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel",
        "ActiveModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-model/version/1",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
        "TaskConfig": {
            "LanguageCode": "en",
            "DocumentClassificationConfig": {
                "Mode": "MULTI_CLASS",
                "Labels": [
                    "ham",
                    "spam"
                ]
            }
        },
        "DataLakeS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/example-flywheel/schemaVersion=1/20230616T200543Z/",
        "DataSecurityConfig": {},
        "Status": "ACTIVE",
        "ModelType": "DOCUMENT_CLASSIFIER",
        "CreationTime": "2023-06-16T20:05:43.242000+00:00",
        "LastModifiedTime": "2023-06-16T20:21:43.567000+00:00"
    }
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para descrever um trabalho de detecção de frases-chave

O describe-key-phrases-detection-job exemplo a seguir obtém as propriedades de um trabalho assíncrono de detecção de frases-chave.

aws comprehend describe-key-phrases-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "KeyPhrasesDetectionJobProperties": {
        "JobId": "69aa080c00fc68934a6a98f10EXAMPLE",
        "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/69aa080c00fc68934a6a98f10EXAMPLE",
        "JobName": "example-key-phrases-detection-job",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "SubmitTime": 1686606439.177,
        "EndTime": 1686606806.157,
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://dereksbucket1001/EventsData/",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://dereksbucket1002/testfolder/111122223333-KP-69aa080c00fc68934a6a98f10EXAMPLE/output/output.tar.gz"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testrole"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um trabalho de detecção de PII entidades

O describe-pii-entities-detection-job exemplo a seguir obtém as propriedades de um trabalho assíncrono de detecção de entidades pii.

aws comprehend describe-pii-entities-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "PiiEntitiesDetectionJobProperties": {
        "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobName": "example-pii-entities-job",
        "JobStatus": "IN_PROGRESS",
        "SubmitTime": "2023-06-08T21:30:15.323000+00:00",
        "EndTime": "2023-06-08T21:40:23.509000+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/thefolder/111122223333-NER-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::12345678012:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever uma política de recursos anexada a um modelo

O describe-resource-policy exemplo a seguir obtém as propriedades de uma política baseada em recursos anexadas a um modelo.

aws comprehend describe-resource-policy \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1

Saída:

{
    "ResourcePolicy": "{\"Version\":\"2012-10-17\",\"Statement\":[{\"Effect\":\"Allow\",\"Principal\":{\"AWS\":\"arn:aws:iam::444455556666:root\"},\"Action\":\"comprehend:ImportModel\",\"Resource\":\"*\"}]}",
    "CreationTime": "2023-06-19T18:44:26.028000+00:00",
    "LastModifiedTime": "2023-06-19T18:53:02.002000+00:00",
    "PolicyRevisionId": "baa675d069d07afaa2aa3106ae280f61"
}

Para obter mais informações, consulte Cópia de modelos personalizados entre AWS contas no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um trabalho de detecção de sentimentos

O describe-sentiment-detection-job exemplo a seguir obtém as propriedades de um trabalho assíncrono de detecção de sentimentos.

aws comprehend describe-sentiment-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "SentimentDetectionJobProperties": {
        "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobName": "movie_review_analysis",
        "JobStatus": "IN_PROGRESS",
        "SubmitTime": "2023-06-09T23:16:15.956000+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um trabalho direcionado de detecção de sentimentos

O describe-targeted-sentiment-detection-job exemplo a seguir obtém as propriedades de um trabalho assíncrono de detecção de sentimentos direcionados.

aws comprehend describe-targeted-sentiment-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "TargetedSentimentDetectionJobProperties": {
        "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:targeted-sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
        "JobName": "movie_review_analysis",
        "JobStatus": "IN_PROGRESS",
        "SubmitTime": "2023-06-09T23:16:15.956000+00:00",
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
        },
        "LanguageCode": "en",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para descrever um trabalho de detecção de tópicos

O exemplo de describe-topics-detection-job a seguir obtém as propriedades de um trabalho assíncrono de detecção de tópicos.

aws comprehend describe-topics-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
        },
        "NumberOfTopics": 10,
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-examplerole"
    }
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar o idioma dominante do texto de entrada

O detect-dominant-language a seguir analisa o texto de entrada e identifica o idioma dominante. A pontuação de confiança do modelo pré-treinado também é gerada.

aws comprehend detect-dominant-language \
    --text "It is a beautiful day in Seattle."

Saída:

{
    "Languages": [
        {
            "LanguageCode": "en",
            "Score": 0.9877256155014038
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Idioma dominante no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar entidades nomeadas no texto de entrada

O exemplo de detect-entities a seguir analisa o texto de entrada e retorna as entidades nomeadas. A pontuação de confiança do modelo pré-treinado também é gerada para cada previsão.

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."

Saída:

{
    "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
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Entidades no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar frases-chave no texto de entrada

O exemplo de detect-key-phrases a seguir analisa o texto de entrada e identifica as principais frases nominais. A pontuação de confiança do modelo pré-treinado também é gerada para cada previsão.

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."

Saída:

{
    "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
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Frases-chave no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar entidades PII no texto de entrada

O detect-pii-entities exemplo a seguir analisa o texto de entrada e identifica entidades que contêm informações de identificação pessoal (). PII A pontuação de confiança do modelo pré-treinado também é gerada para cada previsão.

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."

Saída:

{
    "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
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Informações de identificação pessoal (PII) no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar o sentimento de um texto de entrada

O exemplo de detect-sentiment a seguir analisa o texto de entrada e retorna uma inferência do sentimento predominante (POSITIVE, NEUTRAL, MIXED ou NEGATIVE).

aws comprehend detect-sentiment \
    --language-code en \
    --text "It is a beautiful day in Seattle"

Saída:

{
    "Sentiment": "POSITIVE",
    "SentimentScore": {
        "Positive": 0.9976957440376282,
        "Negative": 9.653854067437351e-05,
        "Neutral": 0.002169104292988777,
        "Mixed": 3.857641786453314e-05
    }
}

Para obter mais informações, consulte Sentimento no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend

Para detectar as partes da fala em um texto de entrada

O exemplo de detect-syntax a seguir analisa a sintaxe do texto de entrada e retorna as diferentes partes da fala. A pontuação de confiança do modelo pré-treinado também é gerada para cada previsão.

aws comprehend detect-syntax \
    --language-code en \
    --text "It is a beautiful day in Seattle."

Saída:

{
    "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
            }
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Análise de sintaxe no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para detectar o sentimento direcionado de entidades nomeadas em um texto de entrada

O detect-targeted-sentiment exemplo a seguir analisa o texto de entrada e retorna as entidades nomeadas, além do sentimento direcionado associado a cada entidade. A pontuação de confiança dos modelos pré-treinados para cada previsão também é gerada.

aws comprehend detect-targeted-sentiment \
    --language-code en \
    --text "I do not enjoy January because it is too cold but August is the perfect temperature"

Saída:

{
    "Entities": [
        {
            "DescriptiveMentionIndex": [
                0
            ],
            "Mentions": [
                {
                    "Score": 0.9999979734420776,
                    "GroupScore": 1.0,
                    "Text": "I",
                    "Type": "PERSON",
                    "MentionSentiment": {
                        "Sentiment": "NEUTRAL",
                        "SentimentScore": {
                            "Positive": 0.0,
                            "Negative": 0.0,
                            "Neutral": 1.0,
                            "Mixed": 0.0
                        }
                    },
                    "BeginOffset": 0,
                    "EndOffset": 1
                }
            ]
        },
        {
            "DescriptiveMentionIndex": [
                0
            ],
            "Mentions": [
                {
                    "Score": 0.9638869762420654,
                    "GroupScore": 1.0,
                    "Text": "January",
                    "Type": "DATE",
                    "MentionSentiment": {
                        "Sentiment": "NEGATIVE",
                        "SentimentScore": {
                            "Positive": 0.0031610000878572464,
                            "Negative": 0.9967250227928162,
                            "Neutral": 0.00011100000119768083,
                            "Mixed": 1.9999999949504854e-06
                        }
                    },
                    "BeginOffset": 15,
                    "EndOffset": 22
                }
            ]
        },
        {
            "DescriptiveMentionIndex": [
                0
            ],
            "Mentions": [
                {
                {
                    "Score": 0.9664419889450073,
                    "GroupScore": 1.0,
                    "Text": "August",
                    "Type": "DATE",
                    "MentionSentiment": {
                        "Sentiment": "POSITIVE",
                        "SentimentScore": {
                            "Positive": 0.9999549984931946,
                            "Negative": 3.999999989900971e-06,
                            "Neutral": 4.099999932805076e-05,
                            "Mixed": 0.0
                        }
                    },
                    "BeginOffset": 50,
                    "EndOffset": 56
                }
            ]
        },
        {
            "DescriptiveMentionIndex": [
                0
            ],
            "Mentions": [
                {
                    "Score": 0.9803199768066406,
                    "GroupScore": 1.0,
                    "Text": "temperature",
                    "Type": "ATTRIBUTE",
                    "MentionSentiment": {
                        "Sentiment": "POSITIVE",
                        "SentimentScore": {
                            "Positive": 1.0,
                            "Negative": 0.0,
                            "Neutral": 0.0,
                            "Mixed": 0.0
                        }
                    },
                    "BeginOffset": 77,
                    "EndOffset": 88
                }
            ]
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Sentimento direcionado no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para importar um modelo

O import-model exemplo a seguir importa um modelo de uma AWS conta diferente. O modelo classificador de documentos na conta 444455556666 tem uma política baseada em recursos que permite que 111122223333 a conta importe o modelo.

aws comprehend import-model \
    --source-model-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:444455556666:document-classifier/example-classifier

Saída:

{
    "ModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier"
}

Para obter mais informações, consulte Cópia de modelos personalizados entre AWS contas no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todos os conjuntos de dados do flywheel

O list-datasets exemplo a seguir lista todos os conjuntos de dados associados a um volante.

aws comprehend list-datasets \
    --flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity

Saída:

{
    "DatasetPropertiesList": [
        {
            "DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset-1",
            "DatasetName": "example-dataset-1",
            "DatasetType": "TRAIN",
            "DatasetS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/flywheel-entity/schemaVersion=1/20230616T200543Z/datasets/example-dataset-1/20230616T203710Z/",
            "Status": "CREATING",
            "CreationTime": "2023-06-16T20:37:10.400000+00:00"
        },
        {
            "DatasetArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity/dataset/example-dataset-2",
            "DatasetName": "example-dataset-2",
            "DatasetType": "TRAIN",
            "DatasetS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/flywheel-entity/schemaVersion=1/20230616T200543Z/datasets/example-dataset-2/20230616T200607Z/",
            "Description": "TRAIN Dataset created by Flywheel creation.",
            "Status": "COMPLETED",
            "NumberOfDocuments": 5572,
            "CreationTime": "2023-06-16T20:06:07.722000+00:00"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para listar trabalhos de classificação de documento

O exemplo de list-document-classification-jobs a seguir lista todos os trabalhos de classificação de documentos.

aws comprehend list-document-classification-jobs

Saída:

{
    "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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/jobdata/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/jobdata/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/thefolder/1234567890101-CLN-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
            },
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1234567890101:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Classificação personalizada no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar os resumos de todos os classificadores de documentos criados

O list-document-classifier-summaries exemplo a seguir lista todos os resumos de classificadores de documentos criados.

aws comprehend list-document-classifier-summaries

Saída:

{
    "DocumentClassifierSummariesList": [
        {
            "DocumentClassifierName": "example-classifier-1",
            "NumberOfVersions": 1,
            "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-13T22:07:59.825000+00:00",
            "LatestVersionName": "1",
            "LatestVersionStatus": "TRAINED"
        },
        {
            "DocumentClassifierName": "example-classifier-2",
            "NumberOfVersions": 2,
            "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-13T21:54:59.589000+00:00",
            "LatestVersionName": "2",
            "LatestVersionStatus": "TRAINED"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Criação e gerenciamento de modelos personalizados no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todos os classificadores de documentos

O exemplo de list-document-classifiers a seguir lista todos os modelos de classificadores de documentos treinados e em treinamento.

aws comprehend list-document-classifiers

Saída:

{
    "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://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata"
            },
            "OutputDataConfig": {},
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle",
            "Mode": "MULTI_CLASS"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Criação e gerenciamento de modelos personalizados no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todos os trabalhos de detecção de linguagem dominante

O list-dominant-language-detection-jobs exemplo a seguir lista todos os trabalhos de detecção assíncrona de linguagem dominante em andamento e concluídos.

aws comprehend list-dominant-language-detection-jobs

Saída:

{
    "DominantLanguageDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:dominant-language-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobName": "languageanalysis1",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-09T18:10:38.037000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-09T18:18:45.498000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-LANGUAGE-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        },
        {
            "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:dominant-language-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobName": "languageanalysis2",
            "JobStatus": "STOPPED",
            "SubmitTime": "2023-06-09T18:16:33.690000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-09T18:24:40.608000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-LANGUAGE-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todos os endpoints

O list-endpoints exemplo a seguir lista todos os endpoints ativos específicos do modelo.

aws comprehend list-endpoints

Saída:

{
    "EndpointPropertiesList": [
        {
            "EndpointArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/ExampleClassifierEndpoint",
            "Status": "IN_SERVICE",
            "ModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1",
            "DesiredModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1",
            "DesiredInferenceUnits": 1,
            "CurrentInferenceUnits": 1,
            "CreationTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00"
        },
        {
            "EndpointArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/ExampleClassifierEndpoint2",
            "Status": "IN_SERVICE",
            "ModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2",
            "DesiredModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2",
            "DesiredInferenceUnits": 1,
            "CurrentInferenceUnits": 1,
            "CreationTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2023-06-13T20:32:54.526000+00:00"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Gerenciar endpoints do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todas as tarefas de detecção de entidades

O list-entities-detection-jobs exemplo a seguir lista todos os trabalhos de detecção de entidades assíncronas.

aws comprehend list-entities-detection-jobs

Saída:

{
    "EntitiesDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "468af39c28ab45b83eb0c4ab9EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/468af39c28ab45b83eb0c4ab9EXAMPLE",
            "JobName": "example-entities-detection",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-08T20:57:46.476000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-08T21:05:53.718000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/thefolder/111122223333-NER-468af39c28ab45b83eb0c4ab9EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        },
        {
            "JobId": "809691caeaab0e71406f80a28EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/809691caeaab0e71406f80a28EXAMPLE",
            "JobName": "example-entities-detection-2",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-08T21:30:15.323000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-08T21:40:23.509000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/thefolder/111122223333-NER-809691caeaab0e71406f80a28EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        },
        {
            "JobId": "e00597c36b448b91d70dea165EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/e00597c36b448b91d70dea165EXAMPLE",
            "JobName": "example-entities-detection-3",
            "JobStatus": "STOPPED",
            "SubmitTime": "2023-06-08T22:19:28.528000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-08T22:27:33.991000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/thefolder/111122223333-NER-e00597c36b448b91d70dea165EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Entidades no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar os resumos de todos os reconhecedores de entidades criados

O list-entity-recognizer-summaries exemplo a seguir lista todos os resumos do reconhecedor de entidades.

aws comprehend list-entity-recognizer-summaries

Saída:

{
    "EntityRecognizerSummariesList": [
        {
            "RecognizerName": "entity-recognizer-3",
            "NumberOfVersions": 2,
            "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-15T23:15:07.621000+00:00",
            "LatestVersionName": "2",
            "LatestVersionStatus": "STOP_REQUESTED"
        },
        {
            "RecognizerName": "entity-recognizer-2",
            "NumberOfVersions": 1,
            "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-14T22:55:27.805000+00:00",
            "LatestVersionName": "2"
            "LatestVersionStatus": "TRAINED"
        },
        {
            "RecognizerName": "entity-recognizer-1",
            "NumberOfVersions": 1,
            "LatestVersionCreatedAt": "2023-06-14T20:44:59.631000+00:00",
            "LatestVersionName": "1",
            "LatestVersionStatus": "TRAINED"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Reconhecimento personalizado de entidades no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para listar todos os reconhecedores de entidades personalizados

O list-entity-recognizers exemplo a seguir lista todos os reconhecedores de entidades personalizados criados.

aws comprehend list-entity-recognizers

Saída:

{
    "EntityRecognizerPropertiesList": [
        {
            "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/EntityRecognizer/version/1",
            "LanguageCode": "en",
            "Status": "TRAINED",
            "SubmitTime": "2023-06-14T20:44:59.631000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-14T20:59:19.532000+00:00",
            "TrainingStartTime": "2023-06-14T20:48:52.811000+00:00",
            "TrainingEndTime": "2023-06-14T20:58:11.473000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
                "EntityTypes": [
                    {
                        "Type": "BUSINESS"
                    }
                ],
                "Documents": {
                    "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/dataset/",
                    "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
                },
                "EntityList": {
                    "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/entity.csv"
                }
            },
            "RecognizerMetadata": {
                "NumberOfTrainedDocuments": 1814,
                "NumberOfTestDocuments": 486,
                "EvaluationMetrics": {
                    "Precision": 100.0,
                    "Recall": 100.0,
                    "F1Score": 100.0
                },
                "EntityTypes": [
                    {
                        "Type": "BUSINESS",
                        "EvaluationMetrics": {
                            "Precision": 100.0,
                            "Recall": 100.0,
                            "F1Score": 100.0
                        },
                        "NumberOfTrainMentions": 1520
                    }
                ]
            },
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole",
            "VersionName": "1"
        },
        {
            "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/entityrecognizer3",
            "LanguageCode": "en",
            "Status": "TRAINED",
            "SubmitTime": "2023-06-14T22:57:51.056000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-14T23:14:13.894000+00:00",
            "TrainingStartTime": "2023-06-14T23:01:33.984000+00:00",
            "TrainingEndTime": "2023-06-14T23:13:02.984000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
                "EntityTypes": [
                    {
                        "Type": "DEVICE"
                    }
                ],
                "Documents": {
                    "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/raw_txt.csv",
                    "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
                },
                "EntityList": {
                    "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/trainingdata/entity_list.csv"
                }
            },
            "RecognizerMetadata": {
                "NumberOfTrainedDocuments": 4616,
                "NumberOfTestDocuments": 3489,
                "EvaluationMetrics": {
                    "Precision": 98.54227405247813,
                    "Recall": 100.0,
                    "F1Score": 99.26578560939794
                },
                "EntityTypes": [
                    {
                        "Type": "DEVICE",
                        "EvaluationMetrics": {
                            "Precision": 98.54227405247813,
                            "Recall": 100.0,
                            "F1Score": 99.26578560939794
                        },
                        "NumberOfTrainMentions": 2764
                    }
                ]
            },
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Reconhecimento personalizado de entidades no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para listar todos os trabalhos de detecção de eventos

O list-events-detection-jobs exemplo a seguir lista todos os trabalhos de detecção de eventos assíncronos.

aws comprehend list-events-detection-jobs

Saída:

{
    "EventsDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "aa9593f9203e84f3ef032ce18EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1111222233333:events-detection-job/aa9593f9203e84f3ef032ce18EXAMPLE",
            "JobName": "events_job_1",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-12T19:14:57.751000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-12T19:21:04.962000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-SOURCE-BUCKET/EventsData/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/1111222233333-EVENTS-aa9593f9203e84f3ef032ce18EXAMPLE/output/"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1111222233333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
            "TargetEventTypes": [
                "BANKRUPTCY",
                "EMPLOYMENT",
                "CORPORATE_ACQUISITION",
                "CORPORATE_MERGER",
                "INVESTMENT_GENERAL"
            ]
        },
        {
            "JobId": "4a990a2f7e82adfca6e171135EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:1111222233333:events-detection-job/4a990a2f7e82adfca6e171135EXAMPLE",
            "JobName": "events_job_2",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-12T19:55:43.702000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-12T20:03:49.893000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-SOURCE-BUCKET/EventsData/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/1111222233333-EVENTS-4a990a2f7e82adfca6e171135EXAMPLE/output/"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::1111222233333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
            "TargetEventTypes": [
                "BANKRUPTCY",
                "EMPLOYMENT",
                "CORPORATE_ACQUISITION",
                "CORPORATE_MERGER",
                "INVESTMENT_GENERAL"
            ]
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todo o histórico de iteração do volante

O list-flywheel-iteration-history exemplo a seguir lista todas as iterações de um volante.

aws comprehend list-flywheel-iteration-history
    --flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel

Saída:

{
    "FlywheelIterationPropertiesList": [
        {
            "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel",
            "FlywheelIterationId": "20230619TEXAMPLE",
            "CreationTime": "2023-06-19T04:00:32.594000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-19T04:00:49.248000+00:00",
            "Status": "COMPLETED",
            "Message": "FULL_ITERATION: Flywheel iteration performed all functions successfully.",
            "EvaluatedModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1",
            "EvaluatedModelMetrics": {
                "AverageF1Score": 0.7742663922375772,
                "AverageF1Score": 0.9876464664646313,
                "AveragePrecision": 0.9800000253081214,
                "AverageRecall": 0.9445600253081214,
                "AverageAccuracy": 0.9997281665190434
            },
            "EvaluationManifestS3Prefix": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/example-flywheel/schemaVersion=1/20230619TEXAMPLE/evaluation/20230619TEXAMPLE/"
        },
        {
            "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-2",
            "FlywheelIterationId": "20230616TEXAMPLE",
            "CreationTime": "2023-06-16T21:10:26.385000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-16T23:33:16.827000+00:00",
            "Status": "COMPLETED",
            "Message": "FULL_ITERATION: Flywheel iteration performed all functions successfully.",
            "EvaluatedModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/spamvshamclassify/version/1",
            "EvaluatedModelMetrics": {
                "AverageF1Score": 0.7742663922375772,
                "AverageF1Score": 0.9767700253081214,
                "AveragePrecision": 0.9767700253081214,
                "AverageRecall": 0.9767700253081214,
                "AverageAccuracy": 0.9858281665190434
            },
            "EvaluationManifestS3Prefix": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/example-flywheel-2/schemaVersion=1/20230616TEXAMPLE/evaluation/20230616TEXAMPLE/"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para listar todos os volantes

O list-flywheels exemplo a seguir lista todos os volantes criados.

aws comprehend list-flywheels

Saída:

{
    "FlywheelSummaryList": [
        {
            "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-1",
            "ActiveModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier/version/1",
            "DataLakeS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/example-flywheel-1/schemaVersion=1/20230616T200543Z/",
            "Status": "ACTIVE",
            "ModelType": "DOCUMENT_CLASSIFIER",
            "CreationTime": "2023-06-16T20:05:43.242000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2023-06-19T04:00:43.027000+00:00",
            "LatestFlywheelIteration": "20230619T040032Z"
        },
        {
            "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-2",
            "ActiveModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2/version/1",
            "DataLakeS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/example-flywheel-2/schemaVersion=1/20220616T200543Z/",
            "Status": "ACTIVE",
            "ModelType": "DOCUMENT_CLASSIFIER",
            "CreationTime": "2022-06-16T20:05:43.242000+00:00",
            "LastModifiedTime": "2022-06-19T04:00:43.027000+00:00",
            "LatestFlywheelIteration": "20220619T040032Z"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para listar todos os trabalhos de detecção de frases-chave

O list-key-phrases-detection-jobs exemplo a seguir lista todos os trabalhos de detecção de frases-chave assíncronas em andamento e concluídos.

aws comprehend list-key-phrases-detection-jobs

Saída:

{
    "KeyPhrasesDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobName": "keyphrasesanalysis1",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-08T22:31:43.767000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-08T22:39:52.565000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-SOURCE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-KP-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        },
        {
            "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a33EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a33EXAMPLE",
            "JobName": "keyphrasesanalysis2",
            "JobStatus": "STOPPED",
            "SubmitTime": "2023-06-08T22:57:52.154000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-08T23:05:48.385000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-KP-123456abcdeb0e11022f22a33EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        },
        {
            "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a44EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a44EXAMPLE",
            "JobName": "keyphrasesanalysis3",
            "JobStatus": "FAILED",
            "Message": "NO_READ_ACCESS_TO_INPUT: The provided data access role does not have proper access to the input data.",
            "SubmitTime": "2023-06-09T16:47:04.029000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-09T16:47:18.413000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-KP-123456abcdeb0e11022f22a44EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todos os trabalhos de detecção de entidades pii

O list-pii-entities-detection-jobs exemplo a seguir lista todos os trabalhos de detecção assíncrona de pii em andamento e concluídos.

aws comprehend list-pii-entities-detection-jobs

Saída:

{
    "PiiEntitiesDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "6f9db0c42d0c810e814670ee4EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/6f9db0c42d0c810e814670ee4EXAMPLE",
            "JobName": "example-pii-detection-job",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-09T21:02:46.241000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-09T21:12:52.602000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-SOURCE-BUCKET/111122223333-PII-6f9db0c42d0c810e814670ee4EXAMPLE/output/"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
            "Mode": "ONLY_OFFSETS"
        },
        {
            "JobId": "d927562638cfa739331a99b3cEXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/d927562638cfa739331a99b3cEXAMPLE",
            "JobName": "example-pii-detection-job-2",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-09T21:20:58.211000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-09T21:31:06.027000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/AsyncBatchJobs/",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/thefolder/111122223333-PII-d927562638cfa739331a99b3cEXAMPLE/output/"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
            "Mode": "ONLY_OFFSETS"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todos os trabalhos de detecção de sentimentos

O list-sentiment-detection-jobs exemplo a seguir lista todos os trabalhos de detecção de sentimentos assíncronos em andamento e concluídos.

aws comprehend list-sentiment-detection-jobs

Saída:

{
    "SentimentDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobName": "example-sentiment-detection-job",
            "JobStatus": "IN_PROGRESS",
            "SubmitTime": "2023-06-09T22:42:20.545000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-09T22:52:27.416000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        },
        {
            "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
            "JobName": "example-sentiment-detection-job-2",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-09T23:16:15.956000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-09T23:26:00.168000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData2",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar tags para o recurso

O list-tags-for-resource exemplo a seguir lista as tags de um recurso do Amazon Comprehend.

aws comprehend list-tags-for-resource \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1

Saída:

{
    "ResourceArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1",
    "Tags": [
        {
            "Key": "Department",
            "Value": "Finance"
        },
        {
            "Key": "location",
            "Value": "Seattle"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Como marcar seus recursos no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todos os trabalhos direcionados de detecção de sentimentos

O list-targeted-sentiment-detection-jobs exemplo a seguir lista todos os trabalhos assíncronos de detecção de sentimentos direcionados em andamento e concluídos.

aws comprehend list-targeted-sentiment-detection-jobs

Saída:

{
    "TargetedSentimentDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:targeted-sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
            "JobName": "example-targeted-sentiment-detection-job",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-09T22:42:20.545000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-09T22:52:27.416000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-IOrole"
        },
        {
            "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
            "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:targeted-sentiment-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2",
            "JobName": "example-targeted-sentiment-detection-job-2",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "SubmitTime": "2023-06-09T23:16:15.956000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-09T23:26:00.168000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData2",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/111122223333-TS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE2/output/output.tar.gz"
            },
            "LanguageCode": "en",
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para listar todos os trabalhos de detecção de tópicos

O exemplo de list-topics-detection-jobs a seguir lista todos os trabalhos de detecção de tópicos assíncronos em andamento e concluídos.

aws comprehend list-topics-detection-jobs

Saída:

{
    "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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-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://DOC-EXAMPLE-BUCKET",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/thefolder/111122223333-TOPICS-123456abcdeb0e11022f22a1EXAMPLE3/output/output.tar.gz"
            },
            "NumberOfTopics": 10,
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role"
        }
    ]
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para anexar uma política baseada em recursos

O put-resource-policy exemplo a seguir anexa uma política baseada em recursos a um modelo para que ela possa ser importada por outra conta. AWS A política é anexada ao modelo na conta 111122223333 e permite que a conta 444455556666 importe o modelo.

aws comprehend put-resource-policy \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1 \
    --resource-policy '{"Version":"2012-10-17","Statement":[{"Effect":"Allow","Action":"comprehend:ImportModel","Resource":"*","Principal":{"AWS":["arn:aws:iam::444455556666:root"]}}]}'

Saída:

{
    "PolicyRevisionId": "aaa111d069d07afaa2aa3106aEXAMPLE"
}

Para obter mais informações, consulte Cópia de modelos personalizados entre AWS contas no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para iniciar um trabalho de classificação de documento

O exemplo de start-document-classification-job a seguir inicia um trabalho de classificação de documentos com um modelo personalizado em todos os arquivos no endereço especificado pela tag --input-data-config. Neste exemplo, o bucket do S3 de entrada contém SampleSMStext1.txt, SampleSMStext2.txt e SampleSMStext3.txt. O modelo foi previamente treinado em classificações de documentos de spam e não spam, ou mensagens “falsas”. SMS Quando o trabalho é concluído, output.tar.gz é colocado no local especificado pela tag --output-data-config. output.tar.gz contém predictions.jsonl, que lista a classificação de cada documento. A saída Json é impressa em uma linha por arquivo, mas foi formatada aqui para facilitar a leitura.

aws comprehend start-document-classification-job \
    --job-name exampleclassificationjob \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET-INPUT/jobdata/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-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

Conteúdo de SampleSMStext1.txt:

"CONGRATULATIONS! TXT 2155550100 to win $5000"

Conteúdo de SampleSMStext2.txt:

"Hi, when do you want me to pick you up from practice?"

Conteúdo de SampleSMStext3.txt:

"Plz send bank account # to 2155550100 to claim prize!!"

Saída:

{
    "JobId": "e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classification-job/e758dd56b824aa717ceab551fEXAMPLE",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Conteúdo de predictions.jsonl:

{"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}]}

Para obter mais informações, consulte Classificação personalizada no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para iniciar um trabalho assíncrono de detecção de linguagem

O start-dominant-language-detection-job exemplo a seguir inicia um trabalho assíncrono de detecção de idioma para todos os arquivos localizados no endereço especificado pela tag. --input-data-config O bucket do S3 neste exemplo contémSampletext1.txt. Quando o trabalho é concluído, a pastaoutput,, é colocada no local especificado pela --output-data-config tag. A pasta contém output.txt o idioma dominante de cada um dos arquivos de texto, bem como a pontuação de confiança do modelo pré-treinado para cada previsão.

aws comprehend start-dominant-language-detection-job \
    --job-name example_language_analysis_job \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --language-code en

Conteúdo do Sampletext1.txt:

"Physics is the natural science that involves the study of matter and its motion and behavior through space and time, along with related concepts such as energy and force."

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:dominant-language-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Conteúdo de output.txt:

{"File": "Sampletext1.txt", "Languages": [{"LanguageCode": "en", "Score": 0.9913753867149353}], "Line": 0}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Exemplo 1: Para iniciar um trabalho de detecção de entidade padrão usando o modelo pré-treinado

O start-entities-detection-job exemplo a seguir inicia um trabalho de detecção de entidades assíncronas para todos os arquivos localizados no endereço especificado pela tag. --input-data-config O bucket do S3 neste exemplo contém Sampletext1.txtSampletext2.txt, e. Sampletext3.txt Quando o trabalho é concluído, a pastaoutput,, é colocada no local especificado pela --output-data-config tag. A pasta output.txt contém a lista de todas as entidades nomeadas detectadas em cada arquivo de texto, bem como a pontuação de confiança do modelo pré-treinado para cada previsão. A saída Json é impressa em uma linha por arquivo de entrada, mas é formatada aqui para facilitar a leitura.

aws comprehend start-entities-detection-job \
    --job-name entitiestest \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --language-code en

Conteúdo de Sampletext1.txt:

"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."

Conteúdo de Sampletext2.txt:

"Dear Max, based on your autopay settings for your account example1.org account, we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. "

Conteúdo de Sampletext3.txt:

"Jane, please submit any customer feedback from this weekend to AnySpa, 123 Main St, Anywhere and send comments to Alice at AnySpa@example.com."

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Conteúdo de output.txt com recuos de linha para facilitar a leitura:

{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 6,
    "EndOffset": 15,
    "Score": 0.9994006636420306,
    "Text": "Zhang Wei",
    "Type": "PERSON"
    },
    {
    "BeginOffset": 22,
    "EndOffset": 26,
    "Score": 0.9976647915128143,
    "Text": "John",
    "Type": "PERSON"
    },
    {
    "BeginOffset": 33,
    "EndOffset": 67,
    "Score": 0.9984608700836206,
    "Text": "AnyCompany Financial Services, LLC",
    "Type": "ORGANIZATION"
    },
    {
    "BeginOffset": 88,
    "EndOffset": 107,
    "Score": 0.9868521019555556,
    "Text": "1111-XXXX-1111-XXXX",
    "Type": "OTHER"
    },
    {
    "BeginOffset": 133,
    "EndOffset": 139,
    "Score": 0.998242565709204,
    "Text": "$24.53",
    "Type": "QUANTITY"
    },
    {
    "BeginOffset": 155,
    "EndOffset": 164,
    "Score": 0.9993039263159287,
    "Text": "July 31st",
    "Type": "DATE"
    }
],
"File": "SampleText1.txt",
"Line": 0
}
{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 5,
    "EndOffset": 8,
    "Score": 0.9866232147545232,
    "Text": "Max",
    "Type": "PERSON"
    },
    {
    "BeginOffset": 156,
    "EndOffset": 166,
    "Score": 0.9797723450933329,
    "Text": "XXXXXX1111",
    "Type": "OTHER"
    },
    {
    "BeginOffset": 191,
    "EndOffset": 200,
    "Score": 0.9247838572396843,
    "Text": "XXXXX0000",
    "Type": "OTHER"
    }
],
"File": "SampleText2.txt",
"Line": 0
}
{
 "Entities": [
    {
    "Score": 0.9990532994270325,
    "Type": "PERSON",
    "Text": "Jane",
    "BeginOffset": 0,
    "EndOffset": 4
    },
    {
    "Score": 0.9519651532173157,
    "Type": "DATE",
    "Text": "this weekend",
    "BeginOffset": 47,
    "EndOffset": 59
    },
    {
    "Score": 0.5566426515579224,
    "Type": "ORGANIZATION",
    "Text": "AnySpa",
    "BeginOffset": 63,
    "EndOffset": 69
    },
    {
    "Score": 0.8059805631637573,
    "Type": "LOCATION",
    "Text": "123 Main St, Anywhere",
    "BeginOffset": 71,
    "EndOffset": 92
    },
    {
    "Score": 0.998830258846283,
    "Type": "PERSON",
    "Text": "Alice",
    "BeginOffset": 114,
    "EndOffset": 119
    },
    {
    "Score": 0.997818112373352,
    "Type": "OTHER",
    "Text": "AnySpa@example.com",
    "BeginOffset": 123,
    "EndOffset": 138
    }
    ],
    "File": "SampleText3.txt",
    "Line": 0
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Exemplo 2: Para iniciar um trabalho personalizado de detecção de entidades

O start-entities-detection-job exemplo a seguir inicia um trabalho assíncrono de detecção de entidades personalizadas para todos os arquivos localizados no endereço especificado pela tag. --input-data-config Neste exemplo, o bucket do S3 neste exemplo contém SampleFeedback1.txtSampleFeedback2.txt, e. SampleFeedback3.txt O modelo de reconhecimento de entidades foi treinado em feedbacks de suporte ao cliente para reconhecer nomes de dispositivos. Quando o trabalho é concluído, a pastaoutput,, é colocada no local especificado pela --output-data-config tag. A pasta contémoutput.txt, que lista todas as entidades nomeadas detectadas em cada arquivo de texto, bem como a pontuação de confiança do modelo pré-treinado para cada previsão. A saída Json é impressa em uma linha por arquivo, mas foi formatada aqui para facilitar a leitura.

aws comprehend start-entities-detection-job \
    --job-name customentitiestest \
    --entity-recognizer-arn "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/entityrecognizer" \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/jobdata/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-IOrole"

Conteúdo de SampleFeedback1.txt:

"I've been on the AnyPhone app have had issues for 24 hours when trying to pay bill. Cannot make payment. Sigh. | Oh man! Lets get that app up and running. DM me, and we can get to work!"

Conteúdo de SampleFeedback2.txt:

"Hi, I have a discrepancy with my new bill. Could we get it sorted out? A rep added stuff I didnt sign up for when I did my AnyPhone 10 upgrade. | We can absolutely get this sorted!"

Conteúdo de SampleFeedback3.txt:

"Is the by 1 get 1 free AnySmartPhone promo still going on? | Hi Christian! It ended yesterday, send us a DM if you have any questions and we can take a look at your options!"

Saída:

{
    "JobId": "019ea9edac758806850fa8a79ff83021",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/019ea9edac758806850fa8a79ff83021",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Conteúdo de output.txt com recuos de linha para facilitar a leitura:

{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 17,
    "EndOffset": 25,
    "Score": 0.9999728210205924,
    "Text": "AnyPhone",
    "Type": "DEVICE"
    }
],
"File": "SampleFeedback1.txt",
"Line": 0
}
{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 123,
    "EndOffset": 133,
    "Score": 0.9999892116761524,
    "Text": "AnyPhone 10",
    "Type": "DEVICE"
    }
],
"File": "SampleFeedback2.txt",
"Line": 0
}
{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 23,
    "EndOffset": 35,
    "Score": 0.9999971389852362,
    "Text": "AnySmartPhone",
    "Type": "DEVICE"
    }
],
"File": "SampleFeedback3.txt",
"Line": 0
}

Para obter mais informações, consulte Reconhecimento personalizado de entidades no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para iniciar um trabalho de detecção de eventos assíncronos

O start-events-detection-job exemplo a seguir inicia um trabalho de detecção de eventos assíncronos para todos os arquivos localizados no endereço especificado pela tag. --input-data-config Os possíveis tipos de eventos-alvo incluem BANKRUPCTY EMPLOYMENT CORPORATE_ACQUISITIONINVESTMENT_GENERAL,CORPORATE_MERGER,IPO,RIGHTS_ISSUE,SECONDARY_OFFERING,SHELF_OFFERING,TENDER_OFFERING,, STOCK_SPLIT e. O bucket do S3 neste exemplo contém SampleText1.txtSampleText2.txt, e. SampleText3.txt Quando o trabalho é concluído, a pastaoutput,, é colocada no local especificado pela --output-data-config tag. A pasta contém SampleText1.txt.outSampleText2.txt.out, SampleText3.txt.out e. A JSON saída é impressa em uma linha por arquivo, mas é formatada aqui para facilitar a leitura.

aws comprehend start-events-detection-job \
    --job-name events-detection-1 \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/EventsData" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole \
    --language-code en \
    --target-event-types "BANKRUPTCY" "EMPLOYMENT" "CORPORATE_ACQUISITION" "CORPORATE_MERGER" "INVESTMENT_GENERAL"

Conteúdo de SampleText1.txt:

"Company AnyCompany grew by increasing sales and through acquisitions. After purchasing competing firms in 2020, AnyBusiness, a part of the AnyBusinessGroup, gave Jane Does firm a going rate of one cent a gallon or forty-two cents a barrel."

Conteúdo de SampleText2.txt:

"In 2021, AnyCompany officially purchased AnyBusiness for 100 billion dollars, surprising and exciting the shareholders."

Conteúdo de SampleText3.txt:

"In 2022, AnyCompany stock crashed 50. Eventually later that year they filed for bankruptcy."

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:events-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Conteúdo de SampleText1.txt.out com recuos de linha para facilitar a leitura:

{
    "Entities": [
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 8,
            "EndOffset": 18,
            "Score": 0.99977,
            "Text": "AnyCompany",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "GroupScore": 1
            },
            {
            "BeginOffset": 112,
            "EndOffset": 123,
            "Score": 0.999747,
            "Text": "AnyBusiness",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "GroupScore": 0.979826
            },
            {
            "BeginOffset": 171,
            "EndOffset": 175,
            "Score": 0.999615,
            "Text": "firm",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "GroupScore": 0.871647
            }
        ]
        },
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 97,
            "EndOffset": 102,
            "Score": 0.987687,
            "Text": "firms",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        },
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 103,
            "EndOffset": 110,
            "Score": 0.999458,
            "Text": "in 2020",
            "Type": "DATE",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        },
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 160,
            "EndOffset": 168,
            "Score": 0.999649,
            "Text": "John Doe",
            "Type": "PERSON",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        }
    ],
    "Events": [
        {
        "Type": "CORPORATE_ACQUISITION",
        "Arguments": [
            {
            "EntityIndex": 0,
            "Role": "INVESTOR",
            "Score": 0.99977
            }
        ],
        "Triggers": [
            {
            "BeginOffset": 56,
            "EndOffset": 68,
            "Score": 0.999967,
            "Text": "acquisitions",
            "Type": "CORPORATE_ACQUISITION",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        },
        {
        "Type": "CORPORATE_ACQUISITION",
        "Arguments": [
            {
            "EntityIndex": 1,
            "Role": "INVESTEE",
            "Score": 0.987687
            },
            {
            "EntityIndex": 2,
            "Role": "DATE",
            "Score": 0.999458
            },
            {
            "EntityIndex": 3,
            "Role": "INVESTOR",
            "Score": 0.999649
            }
        ],
        "Triggers": [
            {
            "BeginOffset": 76,
            "EndOffset": 86,
            "Score": 0.999973,
            "Text": "purchasing",
            "Type": "CORPORATE_ACQUISITION",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        }
    ],
    "File": "SampleText1.txt",
    "Line": 0
}

Conteúdo de SampleText2.txt.out:

{
    "Entities": [
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 0,
            "EndOffset": 7,
            "Score": 0.999473,
            "Text": "In 2021",
            "Type": "DATE",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        },
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 9,
            "EndOffset": 19,
            "Score": 0.999636,
            "Text": "AnyCompany",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        },
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 45,
            "EndOffset": 56,
            "Score": 0.999712,
            "Text": "AnyBusiness",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        },
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 61,
            "EndOffset": 80,
            "Score": 0.998886,
            "Text": "100 billion dollars",
            "Type": "MONETARY_VALUE",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        }
    ],
    "Events": [
        {
        "Type": "CORPORATE_ACQUISITION",
        "Arguments": [
            {
            "EntityIndex": 3,
            "Role": "AMOUNT",
            "Score": 0.998886
            },
            {
            "EntityIndex": 2,
            "Role": "INVESTEE",
            "Score": 0.999712
            },
            {
            "EntityIndex": 0,
            "Role": "DATE",
            "Score": 0.999473
            },
            {
            "EntityIndex": 1,
            "Role": "INVESTOR",
            "Score": 0.999636
            }
        ],
        "Triggers": [
            {
            "BeginOffset": 31,
            "EndOffset": 40,
            "Score": 0.99995,
            "Text": "purchased",
            "Type": "CORPORATE_ACQUISITION",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        }
    ],
    "File": "SampleText2.txt",
    "Line": 0
}

Conteúdo de SampleText3.txt.out:

{
    "Entities": [
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 9,
            "EndOffset": 19,
            "Score": 0.999774,
            "Text": "AnyCompany",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "GroupScore": 1
            },
            {
            "BeginOffset": 66,
            "EndOffset": 70,
            "Score": 0.995717,
            "Text": "they",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "GroupScore": 0.997626
            }
        ]
        },
        {
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 50,
            "EndOffset": 65,
            "Score": 0.999656,
            "Text": "later that year",
            "Type": "DATE",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        }
    ],
    "Events": [
        {
        "Type": "BANKRUPTCY",
        "Arguments": [
            {
            "EntityIndex": 1,
            "Role": "DATE",
            "Score": 0.999656
            },
            {
            "EntityIndex": 0,
            "Role": "FILER",
            "Score": 0.995717
            }
        ],
        "Triggers": [
            {
            "BeginOffset": 81,
            "EndOffset": 91,
            "Score": 0.999936,
            "Text": "bankruptcy",
            "Type": "BANKRUPTCY",
            "GroupScore": 1
            }
        ]
        }
    ],
    "File": "SampleText3.txt",
    "Line": 0
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para iniciar uma iteração do volante

O start-flywheel-iteration exemplo a seguir inicia uma iteração do volante. Essa operação usa qualquer novo conjunto de dados no volante para treinar uma nova versão do modelo.

aws comprehend start-flywheel-iteration \
    --flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel

Saída:

{
    "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel",
    "FlywheelIterationId": "12345123TEXAMPLE"
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.

Para iniciar um trabalho de detecção de frases-chave

O start-key-phrases-detection-job exemplo a seguir inicia um trabalho assíncrono de detecção de frases-chave para todos os arquivos localizados no endereço especificado pela tag. --input-data-config O bucket do S3 neste exemplo contém Sampletext1.txtSampletext2.txt, e. Sampletext3.txt Quando o trabalho é concluído, a pastaoutput,, é colocada no local especificado pela --output-data-config tag. A pasta contém o arquivo output.txt que contém todas as frases-chave detectadas em cada arquivo de texto e a pontuação de confiança do modelo pré-treinado para cada previsão. A saída Json é impressa em uma linha por arquivo, mas foi formatada aqui para facilitar a leitura.

aws comprehend start-key-phrases-detection-job \
    --job-name keyphrasesanalysistest1 \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role" \
    --language-code en

Conteúdo de Sampletext1.txt:

"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."

Conteúdo de Sampletext2.txt:

"Dear Max, based on your autopay settings for your account Internet.org account, we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. "

Conteúdo de Sampletext3.txt:

"Jane, please submit any customer feedback from this weekend to Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere and send comments to Alice at AnySpa@example.com."

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Conteúdo de output.txt com recuos de linha para facilitar a leitura:

{
    "File": "SampleText1.txt",
    "KeyPhrases": [
        {
        "BeginOffset": 6,
        "EndOffset": 15,
        "Score": 0.9748965572679326,
        "Text": "Zhang Wei"
        },
        {
        "BeginOffset": 22,
        "EndOffset": 26,
        "Score": 0.9997344722354619,
        "Text": "John"
        },
        {
        "BeginOffset": 28,
        "EndOffset": 62,
        "Score": 0.9843791074032948,
        "Text": "Your AnyCompany Financial Services"
        },
        {
        "BeginOffset": 64,
        "EndOffset": 107,
        "Score": 0.8976122401721824,
        "Text": "LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX"
        },
        {
        "BeginOffset": 112,
        "EndOffset": 129,
        "Score": 0.9999612982629748,
        "Text": "a minimum payment"
        },
        {
        "BeginOffset": 133,
        "EndOffset": 139,
        "Score": 0.99975728947036,
        "Text": "$24.53"
        },
        {
        "BeginOffset": 155,
        "EndOffset": 164,
        "Score": 0.9940866241449973,
        "Text": "July 31st"
        }
    ],
    "Line": 0
    }
    {
    "File": "SampleText2.txt",
    "KeyPhrases": [
        {
        "BeginOffset": 0,
        "EndOffset": 8,
        "Score": 0.9974021100118472,
        "Text": "Dear Max"
        },
        {
        "BeginOffset": 19,
        "EndOffset": 40,
        "Score": 0.9961120519515884,
        "Text": "your autopay settings"
        },
        {
        "BeginOffset": 45,
        "EndOffset": 78,
        "Score": 0.9980620070116009,
        "Text": "your account Internet.org account"
        },
        {
        "BeginOffset": 97,
        "EndOffset": 109,
        "Score": 0.999919660140754,
        "Text": "your payment"
        },
        {
        "BeginOffset": 113,
        "EndOffset": 125,
        "Score": 0.9998370719754205,
        "Text": "the due date"
        },
        {
        "BeginOffset": 131,
        "EndOffset": 166,
        "Score": 0.9955068678502509,
        "Text": "your bank account number XXXXXX1111"
        },
        {
        "BeginOffset": 172,
        "EndOffset": 200,
        "Score": 0.8653433315829526,
        "Text": "the routing number XXXXX0000"
        }
    ],
    "Line": 0
    }
    {
    "File": "SampleText3.txt",
    "KeyPhrases": [
        {
        "BeginOffset": 0,
        "EndOffset": 4,
        "Score": 0.9142947833681668,
        "Text": "Jane"
        },
        {
        "BeginOffset": 20,
        "EndOffset": 41,
        "Score": 0.9984325676596763,
        "Text": "any customer feedback"
        },
        {
        "BeginOffset": 47,
        "EndOffset": 59,
        "Score": 0.9998782448150636,
        "Text": "this weekend"
        },
        {
        "BeginOffset": 63,
        "EndOffset": 75,
        "Score": 0.99866741830757,
        "Text": "Sunshine Spa"
        },
        {
        "BeginOffset": 77,
        "EndOffset": 88,
        "Score": 0.9695803485466054,
        "Text": "123 Main St"
        },
        {
        "BeginOffset": 108,
        "EndOffset": 116,
        "Score": 0.9997065928550928,
        "Text": "comments"
        },
        {
        "BeginOffset": 120,
        "EndOffset": 125,
        "Score": 0.9993466833825161,
        "Text": "Alice"
        },
        {
        "BeginOffset": 129,
        "EndOffset": 144,
        "Score": 0.9654563612885667,
        "Text": "AnySpa@example.com"
        }
    ],
    "Line": 0
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para iniciar um trabalho de detecção assíncrona PII

O start-pii-entities-detection-job exemplo a seguir inicia um trabalho assíncrono de detecção de entidades de informações de identificação pessoal (PII) para todos os arquivos localizados no endereço especificado pela tag. --input-data-config O bucket do S3 neste exemplo contém Sampletext1.txtSampletext2.txt, e. Sampletext3.txt Quando o trabalho é concluído, a pastaoutput,, é colocada no local especificado pela --output-data-config tag. A pasta contémSampleText1.txt.out,SampleText2.txt.out, e lista SampleText3.txt.out as entidades nomeadas em cada arquivo de texto. A saída Json é impressa em uma linha por arquivo, mas foi formatada aqui para facilitar a leitura.

aws comprehend start-pii-entities-detection-job \
    --job-name entities_test \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --language-code en \
    --mode ONLY_OFFSETS

Conteúdo de Sampletext1.txt:

"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."

Conteúdo de Sampletext2.txt:

"Dear Max, based on your autopay settings for your account Internet.org account, we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. "

Conteúdo de Sampletext3.txt:

"Jane, please submit any customer feedback from this weekend to Sunshine Spa, 123 Main St, Anywhere and send comments to Alice at AnySpa@example.com."

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:pii-entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Conteúdo de SampleText1.txt.out com recuos de linha para facilitar a leitura:

{
    "Entities": [
        {
        "BeginOffset": 6,
        "EndOffset": 15,
        "Type": "NAME",
        "Score": 0.9998490510222595
        },
        {
        "BeginOffset": 22,
        "EndOffset": 26,
        "Type": "NAME",
        "Score": 0.9998937958019426
        },
        {
        "BeginOffset": 88,
        "EndOffset": 107,
        "Type": "CREDIT_DEBIT_NUMBER",
        "Score": 0.9554297245278491
        },
        {
        "BeginOffset": 155,
        "EndOffset": 164,
        "Type": "DATE_TIME",
        "Score": 0.9999720462925257
        }
    ],
    "File": "SampleText1.txt",
    "Line": 0
}

Conteúdo de SampleText2.txt.out com recuos de linha para facilitar a leitura:

{
    "Entities": [
        {
        "BeginOffset": 5,
        "EndOffset": 8,
        "Type": "NAME",
        "Score": 0.9994390774924007
        },
        {
        "BeginOffset": 58,
        "EndOffset": 70,
        "Type": "URL",
        "Score": 0.9999958276922101
        },
        {
        "BeginOffset": 156,
        "EndOffset": 166,
        "Type": "BANK_ACCOUNT_NUMBER",
        "Score": 0.9999721058045592
        },
        {
        "BeginOffset": 191,
        "EndOffset": 200,
        "Type": "BANK_ROUTING",
        "Score": 0.9998968945989909
        }
    ],
    "File": "SampleText2.txt",
    "Line": 0
}

Conteúdo de SampleText3.txt.out com recuos de linha para facilitar a leitura:

{
    "Entities": [
        {
        "BeginOffset": 0,
        "EndOffset": 4,
        "Type": "NAME",
        "Score": 0.999949934606805
        },
        {
        "BeginOffset": 77,
        "EndOffset": 88,
        "Type": "ADDRESS",
        "Score": 0.9999035300466904
        },
        {
        "BeginOffset": 120,
        "EndOffset": 125,
        "Type": "NAME",
        "Score": 0.9998203838716296
        },
        {
        "BeginOffset": 129,
        "EndOffset": 144,
        "Type": "EMAIL",
        "Score": 0.9998313473105228
        }
    ],
    "File": "SampleText3.txt",
    "Line": 0
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para iniciar um trabalho assíncrono de análise de sentimentos

O start-sentiment-detection-job exemplo a seguir inicia um trabalho assíncrono de detecção de análise de sentimentos para todos os arquivos localizados no endereço especificado pela tag. --input-data-config A pasta de bucket do S3 neste exemplo contém SampleMovieReview1.txtSampleMovieReview2.txt, e. SampleMovieReview3.txt Quando o trabalho é concluído, a pastaoutput,, é colocada no local especificado pela --output-data-config tag. A pasta contém o arquivo,output.txt, que contém os sentimentos predominantes para cada arquivo de texto e a pontuação de confiança do modelo pré-treinado para cada previsão. A saída Json é impressa em uma linha por arquivo, mas foi formatada aqui para facilitar a leitura.

aws comprehend start-sentiment-detection-job \
    --job-name example-sentiment-detection-job \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role

Conteúdo de SampleMovieReview1.txt:

"The film, AnyMovie2, is fairly predictable and just okay."

Conteúdo de SampleMovieReview2.txt:

"AnyMovie2 is the essential sci-fi film that I grew up watching when I was a kid. I highly recommend this movie."

Conteúdo de SampleMovieReview3.txt:

"Don't get fooled by the 'awards' for AnyMovie2. All parts of the film were poorly stolen from other modern directors."

Saída:

{
    "JobId": "0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:sentiment-detection-job/0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Conteúdo de output.txt com linha de recuos para facilitar a leitura:

{
    "File": "SampleMovieReview1.txt",
        "Line": 0,
        "Sentiment": "MIXED",
        "SentimentScore": {
            "Mixed": 0.6591159105300903,
            "Negative": 0.26492202281951904,
            "Neutral": 0.035430654883384705,
            "Positive": 0.04053137078881264
            }
        }
    {
    "File": "SampleMovieReview2.txt",
        "Line": 0,
        "Sentiment": "POSITIVE",
        "SentimentScore": {
            "Mixed": 0.000008718466233403888,
            "Negative": 0.00006134175055194646,
            "Neutral": 0.0002941041602753103,
            "Positive": 0.9996358156204224
            }
        }
    {
    "File": "SampleMovieReview3.txt",
        "Line": 0,
        "Sentiment": "NEGATIVE",
        "SentimentScore": {
            "Mixed": 0.004146667663007975,
            "Negative": 0.9645107984542847,
            "Neutral": 0.016559595242142677,
            "Positive": 0.014782938174903393
        }
    }
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para iniciar um trabalho assíncrono de análise de sentimentos direcionados

O start-targeted-sentiment-detection-job exemplo a seguir inicia um trabalho assíncrono de detecção de análise de sentimentos direcionada para todos os arquivos localizados no endereço especificado pela tag. --input-data-config A pasta de bucket do S3 neste exemplo contém SampleMovieReview1.txtSampleMovieReview2.txt, e. SampleMovieReview3.txt Quando o trabalho é concluído, output.tar.gz é colocado no local especificado pela --output-data-config etiqueta. output.tar.gzcontém os arquivosSampleMovieReview1.txt.out,SampleMovieReview2.txt.out, eSampleMovieReview3.txt.out, cada um contendo todas as entidades nomeadas e sentimentos associados a um único arquivo de texto de entrada.

aws comprehend start-targeted-sentiment-detection-job \
    --job-name targeted_movie_review_analysis1 \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/MovieData" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role

Conteúdo de SampleMovieReview1.txt:

"The film, AnyMovie, is fairly predictable and just okay."

Conteúdo de SampleMovieReview2.txt:

"AnyMovie is the essential sci-fi film that I grew up watching when I was a kid. I highly recommend this movie."

Conteúdo de SampleMovieReview3.txt:

"Don't get fooled by the 'awards' for AnyMovie. All parts of the film were poorly stolen from other modern directors."

Saída:

{
    "JobId": "0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:targeted-sentiment-detection-job/0b5001e25f62ebb40631a9a1a7fde7b3",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Conteúdo de SampleMovieReview1.txt.out com recuos de linha para facilitar a leitura:

{
    "Entities": [
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            0
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 4,
            "EndOffset": 8,
            "Score": 0.994972,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "film",
            "Type": "MOVIE",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 1,
                "Positive": 0
                }
            }
            }
        ]
        },
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            0
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 10,
            "EndOffset": 18,
            "Score": 0.631368,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "AnyMovie",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "POSITIVE",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0.001729,
                "Negative": 0.000001,
                "Neutral": 0.000318,
                "Positive": 0.997952
                }
            }
            }
        ]
        }
    ],
    "File": "SampleMovieReview1.txt",
    "Line": 0
}

Conteúdo dos recuos de SampleMovieReview2.txt.out linha para facilitar a leitura:

{
    "Entities": [
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            0
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 0,
            "EndOffset": 8,
            "Score": 0.854024,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "AnyMovie",
            "Type": "MOVIE",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "POSITIVE",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 0.000007,
                "Positive": 0.999993
                }
            }
            },
            {
            "BeginOffset": 104,
            "EndOffset": 109,
            "Score": 0.999129,
            "GroupScore": 0.502937,
            "Text": "movie",
            "Type": "MOVIE",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "POSITIVE",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 0,
                "Positive": 1
                }
            }
            },
            {
            "BeginOffset": 33,
            "EndOffset": 37,
            "Score": 0.999823,
            "GroupScore": 0.999252,
            "Text": "film",
            "Type": "MOVIE",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "POSITIVE",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 0.000001,
                "Positive": 0.999999
                }
            }
            }
        ]
        },
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            0,
            1,
            2
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 43,
            "EndOffset": 44,
            "Score": 0.999997,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "I",
            "Type": "PERSON",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 1,
                "Positive": 0
                }
            }
            },
            {
            "BeginOffset": 80,
            "EndOffset": 81,
            "Score": 0.999996,
            "GroupScore": 0.52523,
            "Text": "I",
            "Type": "PERSON",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 1,
                "Positive": 0
                }
            }
            },
            {
            "BeginOffset": 67,
            "EndOffset": 68,
            "Score": 0.999994,
            "GroupScore": 0.999499,
            "Text": "I",
            "Type": "PERSON",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 1,
                "Positive": 0
                }
            }
            }
        ]
        },
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            0
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 75,
            "EndOffset": 78,
            "Score": 0.999978,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "kid",
            "Type": "PERSON",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 1,
                "Positive": 0
                }
            }
            }
        ]
        }
    ],
    "File": "SampleMovieReview2.txt",
    "Line": 0
}

Conteúdo de SampleMovieReview3.txt.out com recuos de linha para facilitar a leitura:

{
    "Entities": [
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            1
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 64,
            "EndOffset": 68,
            "Score": 0.992953,
            "GroupScore": 0.999814,
            "Text": "film",
            "Type": "MOVIE",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0.000004,
                "Negative": 0.010425,
                "Neutral": 0.989543,
                "Positive": 0.000027
                }
            }
            },
            {
            "BeginOffset": 37,
            "EndOffset": 45,
            "Score": 0.999782,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "AnyMovie",
            "Type": "ORGANIZATION",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "POSITIVE",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0.000095,
                "Negative": 0.039847,
                "Neutral": 0.000673,
                "Positive": 0.959384
                }
            }
            }
        ]
        },
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            0
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 47,
            "EndOffset": 50,
            "Score": 0.999991,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "All",
            "Type": "QUANTITY",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0.000001,
                "Negative": 0.000001,
                "Neutral": 0.999998,
                "Positive": 0
                }
            }
            }
        ]
        },
        {
        "DescriptiveMentionIndex": [
            0
        ],
        "Mentions": [
            {
            "BeginOffset": 106,
            "EndOffset": 115,
            "Score": 0.542083,
            "GroupScore": 1,
            "Text": "directors",
            "Type": "PERSON",
            "MentionSentiment": {
                "Sentiment": "NEUTRAL",
                "SentimentScore": {
                "Mixed": 0,
                "Negative": 0,
                "Neutral": 1,
                "Positive": 0
                }
            }
            }
        ]
        }
    ],
    "File": "SampleMovieReview3.txt",
    "Line": 0
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para iniciar um trabalho de análise de detecção de tópicos

O exemplo de start-topics-detection-job a seguir inicia um trabalho assíncrono de detecção de tópicos para todos os arquivos localizados no endereço especificado pela tag --input-data-config. Quando o trabalho é concluído, a pasta, output, é colocada no local especificado pela tag --ouput-data-config. output contém topic-terms.csv e doc-topics.csv. O primeiro arquivo de saída, topic-terms.csv, é uma lista de tópicos na coleção. Para cada tópico, a lista inclui por padrão os principais termos por tópico de acordo com seu peso. O segundo arquivo, doc-topics.csv, lista os documentos associados a um tópico e a proporção do documento relacionada ao tópico.

aws comprehend start-topics-detection-job \
    --job-name example_topics_detection_job \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://DOC-EXAMPLE-DESTINATION-BUCKET/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --language-code en

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:key-phrases-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Para obter mais informações, consulte Modelagem de tópicos no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para interromper um trabalho assíncrono de detecção de linguagem dominante

O stop-dominant-language-detection-job exemplo a seguir interrompe um trabalho de detecção assíncrona de linguagem dominante em andamento. Se o estado atual do trabalho for, IN_PROGRESS o trabalho será marcado para rescisão e colocado no STOP_REQUESTED estado. Se o trabalho for concluído antes de ser interrompido, ele será colocado no COMPLETED estado.

aws comprehend stop-dominant-language-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
    "JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para interromper um trabalho de detecção de entidades assíncronas

O stop-entities-detection-job exemplo a seguir interrompe um trabalho de detecção de entidades assíncronas em andamento. Se o estado atual do trabalho for, IN_PROGRESS o trabalho será marcado para rescisão e colocado no STOP_REQUESTED estado. Se o trabalho for concluído antes de ser interrompido, ele será colocado no COMPLETED estado.

aws comprehend stop-entities-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
    "JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para interromper um trabalho de detecção de eventos assíncronos

O stop-events-detection-job exemplo a seguir interrompe um trabalho de detecção de eventos assíncronos em andamento. Se o estado atual do trabalho for, IN_PROGRESS o trabalho será marcado para rescisão e colocado no STOP_REQUESTED estado. Se o trabalho for concluído antes de ser interrompido, ele será colocado no COMPLETED estado.

aws comprehend stop-events-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
    "JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para interromper um trabalho assíncrono de detecção de frases-chave

O stop-key-phrases-detection-job exemplo a seguir interrompe um trabalho de detecção de frases-chave assíncrono em andamento. Se o estado atual do trabalho for, IN_PROGRESS o trabalho será marcado para rescisão e colocado no STOP_REQUESTED estado. Se o trabalho for concluído antes de ser interrompido, ele será colocado no COMPLETED estado.

aws comprehend stop-key-phrases-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
    "JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para interromper um trabalho assíncrono de detecção de entidades pii

O stop-pii-entities-detection-job exemplo a seguir interrompe um trabalho de detecção de entidades pii assíncronas e em andamento. Se o estado atual do trabalho for, IN_PROGRESS o trabalho será marcado para rescisão e colocado no STOP_REQUESTED estado. Se o trabalho for concluído antes de ser interrompido, ele será colocado no COMPLETED estado.

aws comprehend stop-pii-entities-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
    "JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para interromper um trabalho assíncrono de detecção de sentimentos

O stop-sentiment-detection-job exemplo a seguir interrompe um trabalho assíncrono de detecção de sentimentos em andamento. Se o estado atual do trabalho for, IN_PROGRESS o trabalho será marcado para rescisão e colocado no STOP_REQUESTED estado. Se o trabalho for concluído antes de ser interrompido, ele será colocado no COMPLETED estado.

aws comprehend stop-sentiment-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
    "JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para interromper um trabalho assíncrono de detecção de sentimentos direcionados

O stop-targeted-sentiment-detection-job exemplo a seguir interrompe um trabalho assíncrono de detecção de sentimentos direcionados em andamento. Se o estado atual do trabalho for, IN_PROGRESS o trabalho será marcado para rescisão e colocado no STOP_REQUESTED estado. Se o trabalho for concluído antes de ser interrompido, ele será colocado no COMPLETED estado.

aws comprehend stop-targeted-sentiment-detection-job \
    --job-id 123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE

Saída:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE,
    "JobStatus": "STOP_REQUESTED"
}

Para obter mais informações, consulte Análise assíncrona para insights do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para interromper o treinamento de um modelo de classificador de documentos

O stop-training-document-classifier exemplo a seguir interrompe o treinamento de um modelo de classificador de documentos durante o andamento.

aws comprehend stop-training-document-classifier
    --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Criação e gerenciamento de modelos personalizados no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para interromper o treinamento de um modelo reconhecedor de entidades

O stop-training-entity-recognizer exemplo a seguir interrompe o treinamento de um modelo de reconhecimento de entidades enquanto está em andamento.

aws comprehend stop-training-entity-recognizer
    --entity-recognizer-arn "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/examplerecognizer1"

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Criação e gerenciamento de modelos personalizados no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Exemplo 1: Para marcar um recurso

O tag-resource exemplo a seguir adiciona uma única tag a um recurso do Amazon Comprehend.

aws comprehend tag-resource \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1 \
    --tags Key=Location,Value=Seattle

Esse comando não tem saída.

Para obter mais informações, consulte Como marcar seus recursos no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Exemplo 2: Para adicionar várias tags a um recurso

O tag-resource exemplo a seguir adiciona várias tags a um recurso do Amazon Comprehend.

aws comprehend tag-resource \
    --resource-arn "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1" \
    --tags Key=location,Value=Seattle Key=Department,Value=Finance

Esse comando não tem saída.

Para obter mais informações, consulte Como marcar seus recursos no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Exemplo 1: Para remover uma única tag de um recurso

O untag-resource exemplo a seguir remove uma única tag de um recurso do Amazon Comprehend.

aws comprehend untag-resource \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
    --tag-keys Location

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Como marcar seus recursos no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Exemplo 2: Para remover várias tags de um recurso

O untag-resource exemplo a seguir remove várias tags de um recurso do Amazon Comprehend.

aws comprehend untag-resource \
    --resource-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/1
    --tag-keys Location Department

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Como marcar seus recursos no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Exemplo 1: Para atualizar as unidades de inferência de um endpoint

O update-endpoint exemplo a seguir atualiza as informações sobre um endpoint. Neste exemplo, o número de unidades de inferência é aumentado.

aws comprehend update-endpoint \
    --endpoint-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint
    --desired-inference-units 2

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Gerenciar endpoints do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Exemplo 2: Para atualizar o modelo ativo de um endpoint

O update-endpoint exemplo a seguir atualiza as informações sobre um endpoint. Neste exemplo, o modelo ativo é alterado.

aws comprehend update-endpoint \
    --endpoint-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier-endpoint/example-classifier-endpoint
    --active-model-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-new

Este comando não produz saída.

Para obter mais informações, consulte Gerenciar endpoints do Amazon Comprehend no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Para atualizar a configuração de um volante

O update-flywheel exemplo a seguir atualiza a configuração do volante. Neste exemplo, o modelo ativo do volante é atualizado.

aws comprehend update-flywheel \
    --flywheel-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/example-flywheel-1 \
    --active-model-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/new-example-classifier-model

Saída:

{
    "FlywheelProperties": {
        "FlywheelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:flywheel/flywheel-entity",
        "ActiveModelArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier/version/new-example-classifier-model",
        "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role",
        "TaskConfig": {
            "LanguageCode": "en",
            "DocumentClassificationConfig": {
                "Mode": "MULTI_CLASS"
            }
        },
        "DataLakeS3Uri": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/flywheel-entity/schemaVersion=1/20230616T200543Z/",
        "DataSecurityConfig": {},
        "Status": "ACTIVE",
        "ModelType": "DOCUMENT_CLASSIFIER",
        "CreationTime": "2023-06-16T20:05:43.242000+00:00",
        "LastModifiedTime": "2023-06-19T04:00:43.027000+00:00",
        "LatestFlywheelIteration": "20230619T040032Z"
    }
}

Para obter mais informações, consulte a visão geral do Flywheel no Amazon Comprehend Developer Guide.