Analisi asincrona per la modellazione degli argomenti

Per determinare gli argomenti in un set di documenti, utilizzate StartTopicsDetectionJobper avviare un processo asincrono. È possibile monitorare gli argomenti nei documenti scritti in inglese o spagnolo.

Prima di iniziare

Prima di iniziare, assicurati di avere:

• Bucket di input e output: identifica i bucket Amazon S3 che desideri utilizzare per input e output. I bucket devono trovarsi nella stessa regione dell'API che stai chiamando.

• Ruolo di servizio IAM: è necessario disporre di un ruolo di servizio IAM con l'autorizzazione ad accedere ai bucket di input e output. Per ulteriori informazioni, consulta Autorizzazioni basate sui ruoli necessarie per le operazioni asincrone.

Utilizzo di AWS Command Line Interface

L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'StartTopicsDetectionJoboperazione con AWS CLI

L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).

aws comprehend start-topics-detection-job \
                --number-of-topics topics to return \
                --job-name "job name" \
                --region region \
                --cli-input-json file://path to JSON input file

Per il cli-input-json parametro fornite il percorso di un file JSON che contiene i dati della richiesta, come illustrato nell'esempio seguente.

{
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
        "InputFormat": "ONE_DOC_PER_FILE"
    },
    "OutputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
    },
    "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::account ID:role/data access role"
}

Se la richiesta di avvio del processo di rilevamento degli argomenti ha avuto esito positivo, riceverai la seguente risposta:

{
    "JobStatus": "SUBMITTED",
    "JobId": "job ID"
}

Utilizza l'ListTopicsDetectionJobsoperazione per visualizzare un elenco dei lavori di rilevamento degli argomenti che hai inviato. L'elenco include informazioni sulle posizioni di input e output utilizzate e sullo stato di ciascun processo di rilevamento. L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).

aws comprehend list-topics-detection-jobs \-- region

In risposta otterrete un codice JSON simile al seguente:

{
    "TopicsDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "NumberOfTopics": topics to return,
            "JobId": "job ID",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "JobName": "job name",
            "SubmitTime": timestamp,
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
            },
            "EndTime": timestamp
        },
        {
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "NumberOfTopics": topics to return,
            "JobId": "job ID",
            "JobStatus": "RUNNING",
            "JobName": "job name",
            "SubmitTime": timestamp,
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
            }
        }
    ]
}

È possibile utilizzare l'DescribeTopicsDetectionJoboperazione per ottenere lo stato di un lavoro esistente. L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).

aws comprehend describe-topics-detection-job --job-id job ID 

In risposta riceverai il seguente codice JSON:

{
    "TopicsDetectionJobProperties": {
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "NumberOfTopics": topics to return,
        "JobId": "job ID",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "JobName": "job name",
        "SubmitTime": timestamp,
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://output bucket/ouput path"
        },
        "EndTime": timestamp
    }
}

Usare l'SDK per Python o AWS SDK for .NET

Per esempi SDK su come avviare un lavoro di modellazione di argomenti, consulta. Utilizzo StartTopicsDetectionJob con un AWS SDK o una CLI