Amazon Textract Textract-Beispiele mit AWS SDK for .NET - AWS SDK for .NET

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Amazon Textract Textract-Beispiele mit AWS SDK for .NET

Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe von Amazon Textract Aktionen ausführen und allgemeine Szenarien implementieren. AWS SDK for .NET

Szenarien sind Codebeispiele, die Ihnen zeigen, wie Sie bestimmte Aufgaben erledigen, indem Sie mehrere Funktionen innerhalb eines Dienstes oder in Kombination mit anderen AWS -Services aufrufen.

Jedes Beispiel enthält einen Link zum vollständigen Quellcode, in dem Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes im Kontext finden.

Themen

Szenarien

Das folgende Codebeispiel zeigt, wie Sie eine Anwendung erstellen, die Kundenkommentarkarten analysiert, sie aus der ursprünglichen Sprache übersetzt, die Stimmung ermittelt und auf der Grundlage des übersetzten Texts eine Audiodatei generiert.

AWS SDK for .NET

Diese Beispielanwendung analysiert und speichert Kundenfeedback-Karten. Sie ist auf die Anforderungen eines fiktiven Hotels in New York City zugeschnitten. Das Hotel erhält Feedback von Gästen in Form von physischen Kommentarkarten in verschiedenen Sprachen. Dieses Feedback wird über einen Webclient in die App hochgeladen. Nachdem ein Bild einer Kommentarkarte hochgeladen wurde, werden folgende Schritte ausgeführt:

  • Der Text wird mithilfe von Amazon Textract aus dem Bild extrahiert.

  • Amazon Comprehend ermittelt die Stimmung und die Sprache des extrahierten Textes.

  • Der extrahierte Text wird mithilfe von Amazon Translate ins Englische übersetzt.

  • Amazon Polly generiert auf der Grundlage des extrahierten Texts eine Audiodatei.

Die vollständige App kann mithilfe des AWS CDK bereitgestellt werden. Den Quellcode und Anweisungen zur Bereitstellung finden Sie im Projekt unter GitHub.

In diesem Beispiel verwendete Dienste
  • Amazon Comprehend

  • Lambda

  • Amazon Polly

  • Amazon Textract

  • Amazon Translate