Echtzeitanalyse für die Erkennung benutzerdefinierter Entitäten (API)

Sie können die Amazon Comprehend API verwenden, um Echtzeitanalysen mit einem benutzerdefinierten Modell durchzuführen. Zunächst erstellen Sie einen Endpunkt, um die Echtzeitanalyse auszuführen. Nachdem Sie den Endpunkt erstellt haben, führen Sie die Echtzeitanalyse durch.

Informationen zur Bereitstellung des Endpunktdurchsatzes und zu den damit verbundenen Kosten finden Sie unter Verwenden von Amazon Comprehend-Endpunkten.

Erstellen eines Endpunkts für die Erkennung benutzerdefinierter Entitäten

Informationen zu den Kosten für Endpunkte finden Sie unter Verwenden von Amazon Comprehend-Endpunkten.

Erstellen eines Endpunkts mit der AWS CLI

Verwenden Sie den create-endpoint Befehl AWS CLI, um einen Endpunkt mithilfe der zu erstellen:

$ aws comprehend create-endpoint \
> --desired-inference-units number of inference units \
> --endpoint-name endpoint name \
> --model-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:model/example \
> --tags Key=Key,Value=Value

Wenn Ihr Befehl erfolgreich ist, antwortet Amazon Comprehend mit dem Endpunkt-ARN:

{
   "EndpointArn": "Arn"
}

Weitere Informationen zu diesem Befehl, seinen Parameterargumenten und seiner Ausgabe finden Sie unter create-endpoint in der -AWS CLIBefehlsreferenz.

Ausführen der Erkennung benutzerdefinierter Entitäten in Echtzeit

Nachdem Sie einen Endpunkt für Ihr benutzerdefiniertes Entity Recognizer-Modell erstellt haben, verwenden Sie den Endpunkt, um den DetectEntities API-Vorgang auszuführen. Sie können Texteingaben mit dem bytes Parameter text oder bereitstellen. Geben Sie die anderen Eingabetypen mit dem bytes Parameter ein.

Für Bilddateien und PDF-Dateien können Sie den DocumentReaderConfig Parameter verwenden, um die standardmäßigen Textextraktionsaktionen zu überschreiben. Details hierzu finden Sie unter Festlegen von Optionen für die Textextraktion.

Erkennen von Entitäten im Text mithilfe der AWS CLI

Um benutzerdefinierte Entitäten im Text zu erkennen, führen Sie den detect-entities Befehl mit dem Eingabetext im text Parameter aus.

Beispiel : Verwenden der CLI zum Erkennen von Entitäten im Eingabetext

$ aws comprehend detect-entities \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --text  "Andy Jassy is the CEO of Amazon."

Wenn Ihr Befehl erfolgreich ist, antwortet Amazon Comprehend mit der Analyse. Für jede Entität, die Amazon Comprehend erkennt, gibt es den Entitätstyp, Text, den Standort und den Konfidenzwert an.

Erkennen von Entitäten in halbstrukturierten Dokumenten mithilfe der AWS CLI

Um benutzerdefinierte Entitäten in PDF-, Wort- oder Bilddateien zu erkennen, führen Sie den detect-entities Befehl mit der Eingabedatei im bytes Parameter aus.

Beispiel : Verwenden der -CLI zum Erkennen von Entitäten in einer Bilddatei

Dieses Beispiel zeigt, wie die Bilddatei mit der fileb Option übergeben wird, um die Bildbytes mit base64 zu codieren. Weitere Informationen finden Sie unter Binäre große Objekte im AWS Command Line Interface -Benutzerhandbuch.

In diesem Beispiel wird auch eine JSON-Datei mit dem Namen übergebenconfig.json, um die Optionen für die Textextraktion festzulegen.

$ aws comprehend detect-entities \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --bytes fileb://image1.jpg   \
> --document-reader-config file://config.json   
        

Die Datei config.json enthält den folgenden Inhalt.

 {
    "DocumentReadMode": "FORCE_DOCUMENT_READ_ACTION",
    "DocumentReadAction": "TEXTRACT_DETECT_DOCUMENT_TEXT"    
 }          
        

Weitere Informationen zur Befehlssyntax finden Sie unter DetectEntities in der Amazon Comprehend API-Referenz.