Beschreiben Sie einen Amazon Comprehend Comprehend-Dokumentenklassifizierer mithilfe eines SDK AWS - Amazon Comprehend

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Beschreiben Sie einen Amazon Comprehend Comprehend-Dokumentenklassifizierer mithilfe eines SDK AWS

Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie ein Amazon Comprehend Comprehend-Dokumentenklassifizierer beschrieben wird.

Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:

CLI
AWS CLI

Um einen Dokumentenklassifikator zu beschreiben

Im folgenden describe-document-classifier Beispiel werden die Eigenschaften eines benutzerdefinierten Dokumentklassifizierungsmodells abgerufen.

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

Ausgabe:

{ "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" } }

Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von benutzerdefinierten Modellen im Amazon Comprehend Developer Guide.

Python
SDK für Python (Boto3)
Anmerkung

Es gibt noch mehr dazu GitHub. Sie sehen das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS -Code-Beispiel-Repository einrichten und ausführen.

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 describe(self, classifier_arn=None): """ Gets metadata about a custom classifier, including its current status. :param classifier_arn: The ARN of the classifier to look up. :return: Metadata about the classifier. """ if classifier_arn is not None: self.classifier_arn = classifier_arn try: response = self.comprehend_client.describe_document_classifier( DocumentClassifierArn=self.classifier_arn ) classifier = response["DocumentClassifierProperties"] logger.info("Got classifier %s.", self.classifier_arn) except ClientError: logger.exception("Couldn't get classifier %s.", self.classifier_arn) raise else: return classifier

Eine vollständige Liste der AWS SDK-Entwicklerhandbücher und Codebeispiele finden Sie unter. Verwenden von Amazon Comprehend mit einem -AWSSDK Dieses Thema enthält auch Informationen zu den ersten Schritten und Details zu früheren SDK-Versionen.