Ausgabedaten von Amazon A2I - Amazon SageMaker

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Ausgabedaten von Amazon A2I

Wenn Ihr Workflow für maschinelles Lernen Amazon A2I ein Datenobjekt sendet, wird einmenschliche Schleifewird erstellt und menschliche Gutachter erhalten eineAufgabeum dieses Datenobjekt zu überprüfen. Die Ausgabedaten jeder menschlichen Überprüfungsaufgabe werden im Ausgabe-Bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeichert, den Sie in Ihrem Arbeitsablauf für menschliche Überprüfung angeben. Im Pfad zu den DatenYYYY/MM/DD/hh/mm/ssrepräsentiert das Erstellungsdatum der menschlichen Schleife mit Jahr (YYYY), Monat (MM) und Tag (DD) und die Erstellungszeit mit Stunde (hh), Minute (mm) und zweitens (ss) enthalten.

s3://customer-output-bucket-specified-in-flow-definition/flow-definition-name/YYYY/MM/DD/hh/mm/ss/human-loop-name/output.json

Der Inhalt Ihrer Ausgabedaten hängt von der Art derAufgabentyp(eingebaut oder benutzerdefiniert) und die Art vonBelegschaftSie verwenden. Ihre Ausgabedaten enthalten immer die Antwort des menschlichen Arbeiters. Darüber hinaus können Ausgabedaten Metadaten über die menschliche Schleife, den menschlichen Rezensenten (Worker) und das Datenobjekt enthalten.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über das Amazon A2I-Ausgabedatenformat für verschiedene Aufgabentypen und Arbeitskräfte.

Daten aus integrierten Task-Typen ausgeben

Zu den integrierten Aufgabentypen von Amazon A2I gehören Amazon Textract und Amazon Rekognition. Neben den menschlichen Reaktionen enthalten die Ausgabedaten einer dieser Aufgaben Details über den Grund, warum die menschliche Schleife erstellt wurde, und Informationen über den integrierten Dienst, der zur Erstellung der menschlichen Schleife verwendet wird. In der folgenden Tabelle erfahren Sie mehr über das Ausgabedatenschema für alle integrierten Aufgabentypen. DieWertfür jeden dieser Parameter hängt von dem Service ab, den Sie mit Amazon A2I verwenden. Weitere Informationen zu diesen dienstspezifischen Werten finden Sie in der zweiten Tabelle in diesem Abschnitt.

Parameter Wert-Typ Beispielwerte Beschreibung
awsManagedHumanLoopRequestSource

String (Zeichenfolge)

AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3 oder AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1 Der API-Betrieb und zugehörigeAWSDienste, die beantragt haben, dass Amazon A2I eine menschliche Schleife erstellt. Dies ist der API-Vorgang, den Sie verwenden, um Ihre Amazon A2I Human Loop zu konfigurieren.
flowDefinitionArn

String (Zeichenfolge)

arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name

Die Amazon-Ressourcennummer (ARN) des Workflows für die menschliche Überprüfung (Flow-Definition), mit der die menschliche Schleife erstellt wird.

humanAnswers

Liste der JSON-Objekte

{ "answerContent": { "AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3": { "moderationLabels": [...] } },
oder
{ "answerContent": { "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1": { "blocks": [...] } },
Eine Liste von JSON-Objekten, die Workerantworten enthaltenanswerContentaus.

Dieses Objekt enthält auch Details zur Übermittlung und, wenn eine private Belegschaft verwendet wurde, Mitarbeiter-Metadaten. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Nachverfolgen der Workeraktivitäten.

Für Ausgabedaten von Human Loop, die von Amazon Rekognition produziert werdenDetectModerationLabelÜberprüfungsaufgaben, dieser Parameter enthält nur positive Antworten. Zum Beispiel, wenn ArbeitskräfteKein Inhaltist diese Antwort nicht enthalten.

humanLoopName

String (Zeichenfolge)

'human-loop-name'

Der Name der menschliche (Human Loop).
inputContent

JSON-Objekt

{ "aiServiceRequest": {...}, "aiServiceResponse": {...}, "humanTaskActivationConditionResults": {...}, "selectedAiServiceResponse": {...} }

Der Eingabe-Inhalt derAWSService, der an Amazon A2I gesendet wurde, als die Erstellung einer menschlichen Schleife angefordert wurde.

aiServiceRequest

JSON-Objekt

{ "document": {...}, "featureTypes": [...], "humanLoopConfig": {...} }
oder
{ "image": {...}, "humanLoopConfig": {...} }

Die ursprüngliche Anforderung, die an dasAWSIn Amazon A2I integrierter Service. Wenn Sie beispielsweise Amazon Rekognition mit Amazon A2I verwenden, schließt dies die Anfrage ein, die über den API-Vorgang gestellt wurdeDetectModerationLabelsaus. Für Amazon Textract Textract-Integrationen beinhaltet dies die Anfrage überAnalyzeDocumentaus.

aiServiceResponse

JSON-Objekt

{ "moderationLabels": [...], "moderationModelVersion": "3.0" }

oder

{ "blocks": [...], "documentMetadata": {} }

Die vollständige Antwort von derAWSService-Service. Dies sind die Daten, die verwendet werden, um festzustellen, ob eine menschliche Überprüfung erforderlich ist. Dieses Objekt kann Metadaten über das Datenobjekt enthalten, das nicht mit menschlichen Rezensenten geteilt wird.

selectedAiServiceResponse

JSON-Objekt

{ "moderationLabels": [...], "moderationModelVersion": "3.0" }

oder

{ "blocks": [...], "documentMetadata": {} }

Die Teilmenge deraiServiceResponsedas entspricht den Aktivierungsbedingungen inActivationConditionsaus.

Alle Datenobjekte, die inaiServiceResponsesind aufgeführt inselectedAiServiceResponsewenn Schlussfolgerungen nach dem Zufallsprinzip getastet werden oder alle Schlussfolgerungen Aktivierungsbedingungen eingeleitet haben.

humanTaskActivationConditionResults

JSON-Objekt

{ "Conditions": [...] }

Ein JSON-Objekt ininputContentdas enthält den Grund, warum eine menschliche Schleife erstellt wurde. Dies beinhaltet eine Liste der Aktivierungsbedingungen (Conditions) in Ihrem Arbeitsablauf für menschliche Überprüfung (Flow-Definition) und das Bewertungsergebnis für jede Bedingung enthalten - dieses Ergebnis ist entwedertrueoderfalseaus. Weitere Informationen zu Aktivierungsbedingungen finden Sie unterJSON-Schema für Bedingungen zur Aktivierung einer Schleife für die Prüfung durch Menschen (Human Loop)aus.

Wählen Sie eine Registerkarte in der folgenden Tabelle aus, um mehr über die aufgabentypspezifischen Parameter zu erfahren, und sehen Sie sich einen Beispielausgabedaten-Codeblock für jeden der integrierten Aufgabentypen an.

Amazon Textract Task Type Output Data

Wenn Sie die integrierte Integration von Amazon Textract verwenden, sehen Sie'AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1'als Wert fürawsManagedHumanLoopRequestSourcein Ihren Ausgabedaten.

DieanswerContent-Parameter enthält einBlock-Objekt, das menschliche Antworten für alle an Amazon A2I gesendeten Blöcke enthält.

DieaiServiceResponse-Parameter enthält auch eineBlockObjekt mit Amazon Textracts Antwort auf die ursprüngliche Anfrage, die mit an gesendet wurdeAnalyzeDocumentaus.

Weitere Informationen über die Parameter, die Sie im Blockobjekt sehen, finden Sie unterBlockimAmazon Textract Textract-Entwicklerhandbuchaus.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Ausgabedaten einer Amazon A2I Human Review von Schlussfolgerungen zur Dokumentation von Amazon Textract Textract-Dokumenten.

{ "awsManagedHumanLoopRequestSource": "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1", "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanAnswers": [ { "answerContent": { "AWS/Textract/AnalyzeDocument/Forms/V1": { "blocks": [...] } }, "submissionTime": "2020-09-28T19:17:59.880Z", "workerId": "111122223333", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.us-west-2.amazonaws.com/us-west-2_111111", "sub": "c6aa8eb7-9944-42e9-a6b9-111122223333" } } } ], "humanLoopName": "humnan-loop-name", "inputContent": { "aiServiceRequest": { "document": { "s3Object": { "bucket": "DOC-EXAMPLE-BUCKET1", "name": "document-demo.jpg" } }, "featureTypes": [ "TABLES", "FORMS" ], "humanLoopConfig": { "dataAttributes": { "contentClassifiers": [ "FreeOfPersonallyIdentifiableInformation" ] }, "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanLoopName": "humnan-loop-name" } }, "aiServiceResponse": { "blocks": [...], "documentMetadata": { "pages": 1 } }, "humanTaskActivationConditionResults": { "Conditions": [ { "EvaluationResult": true, "Or": [ { "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Mail address", "ImportantFormKeyAliases": [ "Mail Address:", "Mail address:", "Mailing Add:", "Mailing Addresses" ], "KeyValueBlockConfidenceLessThan": 100, "WordBlockConfidenceLessThan": 100 }, "ConditionType": "ImportantFormKeyConfidenceCheck", "EvaluationResult": true }, { "ConditionParameters": { "ImportantFormKey": "Mail address", "ImportantFormKeyAliases": [ "Mail Address:", "Mail address:", "Mailing Add:", "Mailing Addresses" ] }, "ConditionType": "MissingImportantFormKey", "EvaluationResult": false } ] } ] }, "selectedAiServiceResponse": { "blocks": [...] } } }
Amazon Rekognition Task Type Output Data

Wenn Sie die integrierte Integration von Amazon Textract verwenden, wird die Zeichenfolge angezeigt'AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3'als Wert fürawsManagedHumanLoopRequestSourcein Ihren Ausgabedaten.

DieanswerContent-Parameter enthält einmoderationLabels-Objekt, das menschliche Antworten für alle Moderationsetiketten enthält, die an Amazon A2I gesendet wurden.

DieaiServiceResponse-Parameter enthält auch einemoderationLabelsObjekt mit der Antwort von Amazon Rekognition auf die ursprüngliche Anfrage, die an gesendet wurdeDetectModerationLabelsaus.

Weitere Informationen über die Parameter, die Sie im Blockobjekt sehen, finden Sie unterModerationLabelim Amazon Rekognition Developer Guide.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Ausgabedaten einer Amazon A2I Human Review von Amazon Rekognition Schlussfolgerungen zur Bildmoderation.

{ "awsManagedHumanLoopRequestSource": "AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3", "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanAnswers": [ { "answerContent": { "AWS/Rekognition/DetectModerationLabels/Image/V3": { "moderationLabels": [...] } }, "submissionTime": "2020-09-28T19:22:35.508Z", "workerId": "ef7294f850a3d9d1", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.us-west-2.amazonaws.com/us-west-2_111111", "sub": "c6aa8eb7-9944-42e9-a6b9-111122223333" } } } ], "humanLoopName": "humnan-loop-name", "inputContent": { "aiServiceRequest": { "humanLoopConfig": { "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanLoopName": "humnan-loop-name" }, "image": { "s3Object": { "bucket": "DOC-EXAMPLE-BUCKET1", "name": "example-image.jpg" } } }, "aiServiceResponse": { "moderationLabels": [...], "moderationModelVersion": "3.0" }, "humanTaskActivationConditionResults": { "Conditions": [ { "EvaluationResult": true, "Or": [ { "ConditionParameters": { "ConfidenceLessThan": 98, "ModerationLabelName": "Suggestive" }, "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck", "EvaluationResult": true }, { "ConditionParameters": { "ConfidenceGreaterThan": 98, "ModerationLabelName": "Female Swimwear Or Underwear" }, "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck", "EvaluationResult": false } ] } ] }, "selectedAiServiceResponse": { "moderationLabels": [ { "confidence": 96.7122802734375, "name": "Suggestive", "parentName": "" } ], "moderationModelVersion": "3.0" } } }

Ausgabedaten von benutzerdefinierten Aufgabentypen

Wenn Sie Amazon A2I zu einem benutzerdefinierten Arbeitsablauf für menschliche Überprüfung hinzufügen, sehen Sie die folgenden Parameter in den Ausgabedaten, die von menschlichen Überprüfungsaufgaben zurückgegeben wurden.

Parameter Wert-Typ Beschreibung

flowDefinitionArn

String (Zeichenfolge)

Die Amazon-Ressourcennummer (ARN) des Workflows für die menschliche Überprüfung (Flow-Definition), mit der die menschliche Schleife erstellt wird.

humanAnswers

Liste der JSON-Objekte

Eine Liste von JSON-Objekten, die Workerantworten enthaltenanswerContentaus. Der Wert in diesem Parameter wird durch die Ausgabe bestimmt, die von IhremVorlage für Auftragnehmeraufgabenaus.

Wenn Sie eine private Belegschaft verwenden, sind Mitarbeiter-Metadaten enthalten. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter Nachverfolgen der Workeraktivitäten.

humanLoopName

String (Zeichenfolge) Der Name der menschliche (Human Loop).

inputContent

JSON-Objekt

Der Eingabe-Inhalt, der in der Anfrage an Amazon A2I gesendet wurdeStartHumanLoopaus.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Ausgabe von Daten aus einer benutzerdefinierten Integration mit Amazon A2I und Amazon Transcribe. In diesem Beispiel fehlt bei der AktioninputContentbesteht aus Folgendem:

  • Ein Pfad zu einer .mp4-Datei in Amazon S3 und der Videotitel

  • Die von Amazon Transcribe zurückgegebene Transkription (analysiert aus Amazon Transcribe Transcribe-Ausgabedaten)

  • Eine Start- und Endzeit, die von der Worker-Aufgabenvorlage verwendet wird, um die MP4-Datei zu schneiden und den Arbeitern einen relevanten Teil des Videos anzuzeigen

{ "flowDefinitionArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:111122223333:flow-definition/flow-definition-name", "humanAnswers": [ { "answerContent": { "transcription": "use lambda to turn your notebook" }, "submissionTime": "2020-06-18T17:08:26.246Z", "workerId": "ef7294f850a3d9d1", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.us-west-2.amazonaws.com/us-west-2_111111", "sub": "c6aa8eb7-9944-42e9-a6b9-111122223333" } } } ], "humanLoopName": "human-loop-name", "inputContent": { "audioPath": "s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET1/a2i_transcribe_demo/Fully-Managed Notebook Instances with Amazon SageMaker - a Deep Dive.mp4", "end_time": 950.27, "original_words": "but definitely use Lambda to turn your ", "start_time": 948.51, "video_title": "Fully-Managed Notebook Instances with Amazon SageMaker - a Deep Dive.mp4" } }

Nachverfolgen der Workeraktivitäten

Amazon A2I bietet Informationen, mit denen Sie einzelne Mitarbeiter in Aufgabenausgabedaten verfolgen können. Um den Mitarbeiter zu identifizieren, der an der Aufgabe zur Überprüfung von Menschen gearbeitet hat, verwenden Sie Folgendes aus den Ausgabedaten in Amazon S3:

  • DieacceptanceTimeist die Zeit, in der der Arbeiter die Aufgabe annahm. Das Format dieses Datums- und Zeitstempels lautetYYYY-MM-DDTHH:MM:SS.mmmZfür das Jahr (YYYY), Monat (MM), Tag (DD), Stunde (HH), Minute (MM), zweite (SS) und Millisekunde (mmm) enthalten. Datum und Uhrzeit werden durch ein getrenntTaus.

  • DiesubmissionTimeist die Zeit, in der die Arbeitskraft seine Anmerkungen mit demEinreichen-Schaltfläche. Das Format dieses Datums- und Zeitstempels lautetYYYY-MM-DDTHH:MM:SS.mmmZfür das Jahr (YYYY), Monat (MM), Tag (DD), Stunde (HH), Minute (MM), zweite (SS) und Millisekunde (mmm) enthalten. Datum und Uhrzeit werden durch ein getrenntTaus.

  • timeSpentInSecondsmeldet die Gesamtzeit in Sekunden, in der ein Arbeiter aktiv an dieser Aufgabe gearbeitet hat. Diese Metrik beinhaltet keine Zeit, in der ein Arbeiter pausiert oder eine Pause eingelegt hat.

  • Die workerId ist für jeden Worker spezifisch.

  • Wenn Sie einPrivate Arbeitskräfte, inworkerMetadata, sehen Sie folgendes.

    • DieidentityProviderTypeist der Service, der für die Verwaltung der privaten Arbeitskräfte verwendet wird.

    • Dieissuerist der Amazon Cognito Cognito-Benutzerpool oder OpenID Connect (OIDC) Identity Provider (IdP) -Aussteller, der mit dem Worker-Team verknüpft ist, das dieser Aufgabe für die menschliche Überprüfung zugeordnet ist.

    • Ein einzigartigessubBezeichner bezieht sich auf den Worker. Wenn Sie mit Amazon Cognito eine Arbeitskräfte erstellen, können Sie mithilfe von Amazon Cognito Details zu dieser Worker (z. B. Namen oder Benutzernamen) abrufen, die dieser ID zugeordnet sind. Weitere Informationen erhalten Sie unterVerwalten von und Suchen nach BenutzerkonteninAmazon Cognito-Entwicklerhandbuchaus.

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Ausgabe, die Sie möglicherweise sehen, wenn Sie Amazon Cognito verwenden, um eine private Belegschaft zu erstellen. Dies ist imidentityProviderTypeaus.

"submissionTime": "2020-12-28T18:59:58.321Z", "acceptanceTime": "2020-12-28T18:59:15.191Z", "timeSpentInSeconds": 40.543, "workerId": "a12b3cdefg4h5i67", "workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Cognito", "issuer": "https://cognito-idp.aws-region.amazonaws.com/aws-region_123456789", "sub": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee" } }

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Ausgabe, die Sie sehen können, wenn Sie Ihren eigenen OIDC-IdP verwenden, um eine private Belegschaft zu erstellen:

"workerMetadata": { "identityData": { "identityProviderType": "Oidc", "issuer": "https://example-oidc-ipd.com/adfs", "sub": "aaaaaaaa-bbbb-cccc-dddd-eeeeeeeeeeee" } }

Weitere Informationen zur Verwendung privater Arbeitskräfte finden Sie unterVerwenden von privaten Arbeitskräftenaus.