Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório [AWS Doc SDK Examples](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples) GitHub .

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# Exemplos do Amazon Textract usando SDK para .NET
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Os exemplos de código a seguir mostram como realizar ações e implementar cenários comuns usando o AWS SDK para .NET com o Amazon Textract.

*Cenários* são exemplos de código que mostram como realizar tarefas específicas chamando várias funções dentro de um serviço ou combinadas com outros Serviços da AWS.

Cada exemplo inclui um link para o código-fonte completo, em que você pode encontrar instruções sobre como configurar e executar o código.

**Topics**
+ [Cenários](#scenarios)

## Cenários
<a name="scenarios"></a>

### Criar uma aplicação para analisar o feedback dos clientes
<a name="cross_FSA_csharp_3_topic"></a>

O exemplo de código a seguir mostra como criar uma aplicação que analisa os cartões de comentários dos clientes, os traduz do idioma original, determina seus sentimentos e gera um arquivo de áudio do texto traduzido.

**SDK para .NET**  
 Esta aplicação de exemplo analisa e armazena cartões de feedback de clientes. Especificamente, ela atende à necessidade de um hotel fictício na cidade de Nova York. O hotel recebe feedback dos hóspedes em vários idiomas na forma de cartões de comentários físicos. Esse feedback é enviado para a aplicação por meio de um cliente web. Depois de fazer upload da imagem de um cartão de comentário, ocorrem as seguintes etapas:   
+ O texto é extraído da imagem usando o Amazon Textract.
+ O Amazon Comprehend determina o sentimento do texto extraído e o idioma.
+ O texto extraído é traduzido para o inglês com o Amazon Translate.
+ O Amazon Polly sintetiza um arquivo de áudio do texto extraído.
 A aplicação completa pode ser implantada com o AWS CDK. Para obter o código-fonte e as instruções de implantação, consulte o projeto em [ GitHub](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3/cross-service/FeedbackSentimentAnalyzer).   

**Serviços usados neste exemplo**
+ Amazon Comprehend
+ Lambda
+ Amazon Polly
+ Amazon Textract
+ Amazon Translate