Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) GitHub . As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Use `StartDocumentClassificationJob` com um AWS SDK ou CLI Os exemplos de código a seguir mostram como usar o `StartDocumentClassificationJob`. Exemplos de ações são trechos de código de programas maiores e devem ser executados em contexto. É possível ver essa ação em contexto no seguinte exemplo de código: + [Treinar um classificador personalizado e classificar documentos](comprehend_example_comprehend_Usage_ComprehendClassifier_section.md) ------ #### [ CLI ] **AWS CLI** **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 na classificação de documentos de mensagens de spam e não spam, ou “ham”, e mensagens 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://amzn-s3-demo-bucket-INPUT/jobdata/" \ --output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \ --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \ --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/mymodel/version/12 ``` 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](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/dg/how-document-classification.html) no *Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend*. + Para obter detalhes da API, consulte [StartDocumentClassificationJob](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/comprehend/start-document-classification-job.html)em *Referência de AWS CLI Comandos*. ------ #### [ Python ] **SDK para Python (Boto3)** Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no [AWS Code Examples Repository](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/example_code/comprehend#code-examples). ``` class ComprehendClassifier: """Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier.""" def __init__(self, comprehend_client): """ :param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client. """ self.comprehend_client = comprehend_client self.classifier_arn = None def start_job( self, job_name, input_bucket, input_key, input_format, output_bucket, output_key, data_access_role_arn, ): """ Starts a classification job. The classifier must be trained or the job will fail. Input is read from the specified Amazon S3 input bucket and written to the specified output bucket. Output data is stored in a tar archive compressed in gzip format. The job runs asynchronously, so you can call `describe_document_classification_job` to get job status until it returns a status of SUCCEEDED. :param job_name: The name of the job. :param input_bucket: The Amazon S3 bucket that contains input data. :param input_key: The prefix used to find input data in the input bucket. If multiple objects have the same prefix, all of them are used. :param input_format: The format of the input data, either one document per file or one document per line. :param output_bucket: The Amazon S3 bucket where output data is written. :param output_key: The prefix prepended to the output data. :param data_access_role_arn: The Amazon Resource Name (ARN) of a role that grants Comprehend permission to read from the input bucket and write to the output bucket. :return: Information about the job, including the job ID. """ try: response = self.comprehend_client.start_document_classification_job( DocumentClassifierArn=self.classifier_arn, JobName=job_name, InputDataConfig={ "S3Uri": f"s3://{input_bucket}/{input_key}", "InputFormat": input_format.value, }, OutputDataConfig={"S3Uri": f"s3://{output_bucket}/{output_key}"}, DataAccessRoleArn=data_access_role_arn, ) logger.info( "Document classification job %s is %s.", job_name, response["JobStatus"] ) except ClientError: logger.exception("Couldn't start classification job %s.", job_name) raise else: return response ``` + Para obter detalhes da API, consulte a [StartDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/goto/boto3/comprehend-2017-11-27/StartDocumentClassificationJob)Referência da API *AWS SDK for Python (Boto3*). ------ #### [ SAP ABAP ] **SDK para SAP ABAP** Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no [AWS Code Examples Repository](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap/services/cpd#code-examples). ``` TRY. oo_result = lo_cpd->startdocclassificationjob( iv_jobname = iv_job_name iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn io_inputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdinputdataconfig( iv_s3uri = iv_input_s3_uri iv_inputformat = iv_input_format ) io_outputdataconfig = NEW /aws1/cl_cpdoutputdataconfig( iv_s3uri = iv_output_s3_uri ) iv_dataaccessrolearn = iv_data_access_role_arn ). MESSAGE 'Document classification job started.' TYPE 'I'. CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex. MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex. MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex. MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdresourceunavailex. MESSAGE 'Resource unavailable.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdkmskeyvalidationex. MESSAGE 'KMS key validation error.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdtoomanytagsex. MESSAGE 'Too many tags.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdresrclimitexcdex. MESSAGE 'Resource limit exceeded.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex. MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'. ENDTRY. ``` + Para obter detalhes da API, consulte a [StartDocumentClassificationJob](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sap-abap/v1/api/latest/index.html)referência da *API AWS SDK for SAP ABAP*. ------