Asynchrone PII-Analyseaufträge (Konsole)

Sie können die Konsole verwenden, um asynchrone Analysejobs zur Erkennung von PII-Entitäten zu erstellen. Weitere Informationen zu PII-Entitätstypen finden Sie unter. Erkennung von PII-Entitäten

Um einen Analysejob zu erstellen

1. Melden Sie sich bei der Amazon Comprehend Comprehend-Konsole an AWS Management Console und öffnen Sie sie unter https://console.aws.amazon.com/comprehend/

2. Wählen Sie im linken Menü Analyse-Jobs und dann Create Job aus.

3. Geben Sie dem Analysejob unter Auftragseinstellungen einen eindeutigen Namen.

4. Wählen Sie als Analysetyp die Option Persönlich identifizierbare Informationen (PII) aus.

5. Wählen Sie unter Sprache eine der unterstützten Sprachen (Englisch oder Spanisch) aus.

6. Wählen Sie im Ausgabemodus eine der folgenden Optionen aus:

   • Offsets — Die Jobausgabe gibt den Standort jeder PII-Entität zurück.

   • Schwärzungen — Die Jobausgabe gibt eine Kopie des Eingabetextes zurück, wobei jeder PII-Eintrag geschwärzt wurde.

7. (Optional) Wenn Sie Schwärzungen als Ausgabemodus wählen, können Sie die PII-Entitätstypen auswählen, die geschwärzt werden sollen.

8. Geben Sie unter Eingabedaten an, wo sich die Eingabedokumente in Amazon S3 befinden:

   • Um Ihre eigenen Dokumente zu analysieren, wählen Sie Meine Dokumente und dann Browse S3, um den Pfad zu dem Bucket oder Ordner anzugeben, der Ihre Dateien enthält.

   • Um die von Amazon Comprehend bereitgestellten Proben zu analysieren, wählen Sie Beispieldokumente aus. In diesem Fall verwendet Amazon Comprehend einen Bucket, der von verwaltet wird AWS, und Sie geben den Standort nicht an.

9. (Optional) Geben Sie als Eingabeformat eines der folgenden Formate für Ihre Eingabedateien an:

   • Ein Dokument pro Datei — Jede Datei enthält ein Eingabedokument. Dies eignet sich am besten für Sammlungen großer Dokumente.

   • Ein Dokument pro Zeile — Die Eingabe besteht aus einer oder mehreren Dateien. Jede Zeile in einer Datei wird als Dokument betrachtet. Dies eignet sich am besten für kurze Dokumente wie Beiträge in sozialen Netzwerken. Jede Zeile muss mit einem Zeilenvorschub (LF,\n), einem Zeilenwechsel (CR,\ r) oder beidem (CRLF,\ r\n) enden. Sie können das UTF-8-Zeilentrennzeichen (u+2028) nicht verwenden, um eine Zeile zu beenden.

10. Wählen Sie unter Ausgabedaten die Option Browse S3 aus. Wählen Sie den Amazon S3 S3-Bucket oder -Ordner aus, in den Amazon Comprehend die durch die Analyse erzeugten Ausgabedaten schreiben soll.

11. (Optional) Um das Ausgabeergebnis Ihres Jobs zu verschlüsseln, wählen Sie Verschlüsselung. Wählen Sie dann aus, ob Sie einen KMS-Schlüssel verwenden möchten, der mit dem aktuellen Konto verknüpft ist, oder einen von einem anderen Konto:

    • Wenn Sie einen Schlüssel verwenden, der dem aktuellen Konto zugeordnet ist, wählen Sie den Schlüsselalias oder die Schlüssel-ID für die KMS-Schlüssel-ID.

    • Wenn Sie einen Schlüssel verwenden, der einem anderen Konto zugeordnet ist, geben Sie den ARN für den Schlüsselalias oder die Schlüssel-ID unter KMS-Schlüssel-ID ein.

      Anmerkung

      Weitere Informationen zur Erstellung und Verwendung von KMS-Schlüsseln und der zugehörigen Verschlüsselung finden Sie unter Schlüsselverwaltungsdienst (KMS).

12. Geben Sie unter Zugriffsberechtigungen eine IAM-Rolle an, die:

    • Gewährt Lesezugriff auf den Amazon S3 S3-Speicherort Ihrer Eingabedokumente.

    • Gewährt Schreibzugriff auf den Amazon S3 S3-Speicherort Ihrer Ausgabedokumente.

    • Beinhaltet eine Vertrauensrichtlinie, die es dem comprehend.amazonaws.com Service Principal ermöglicht, die Rolle zu übernehmen und seine Berechtigungen zu erhalten.

    Wenn Sie noch keine IAM-Rolle mit diesen Berechtigungen und einer entsprechenden Vertrauensrichtlinie haben, wählen Sie Create an IAM-Rolle, um eine zu erstellen.

13. Wenn Sie mit dem Ausfüllen des Formulars fertig sind, wählen Sie Job erstellen, um den Job zur Themenerkennung zu erstellen und zu starten.

Der neue Job wird in der Jobliste angezeigt, wobei das Statusfeld den Status des Jobs anzeigt. Das Feld kann IN_PROGRESS für einen Job verwendet werden, der gerade verarbeitet wird, COMPLETED für einen Job, der erfolgreich abgeschlossen wurde, und FAILED für einen Job, der einen Fehler aufweist. Sie können auf einen Job klicken, um weitere Informationen über den Job zu erhalten, einschließlich aller Fehlermeldungen.

Wenn der Job abgeschlossen ist, speichert Amazon Comprehend die Analyseergebnisse an dem Amazon S3-Ausgabespeicherort, den Sie für den Job angegeben haben. Eine Beschreibung der Analyseergebnisse finden Sie unter. Erkennung von PII-Entitäten