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Creare un vocabolario personalizzato utilizzando un elenco
Puoi creare vocabolari personalizzati da elenchi usandoAWS Management Console,AWS CLI, o SDK. AWS
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AWS Management Console: Devi creare e caricare un file di testo contenente il tuo vocabolario personalizzato. È possibile utilizzare voci separate da riga o da virgole. Tieni presente che l'elenco deve essere salvato come file di testo (*.txt) in formato.
LF
Se usi un altro formato, ad esempioCRLF
, il tuo vocabolario personalizzato non è accettato da. Amazon Transcribe -
AWS CLIe AWSSDK: devi includere il tuo vocabolario personalizzato come voci separate da virgole nella tua chiamata API utilizzando il flag.
Phrases
Se una voce contiene più parole, devi sillabare ogni parola. Ad esempio, includi «Los Angeles» come Los-Angeles
e «Andorra la Vella» come. Andorra-la-Vella
Di seguito sono riportati alcuni esempi dei due formati di elenco validi. Creazione di elenchi di vocaboli personalizzatiPer esempi specifici del metodo, fare riferimento a.
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Voci separate da virgole:
Los-Angeles,CLI,Eva-Maria,ABCs,Andorra-la-Vella
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Voci separate da riga:
Los-Angeles CLI Eva-Maria ABCs Andorra-la-Vella
Importante
Puoi usare solo caratteri supportati per la tua lingua. Per ulteriori informazioni, consulta il set di caratteri della tua lingua.
Gli elenchi di vocaboli personalizzati non sono supportati dall'operazione. CreateMedicalVocabulary
Se crei un vocabolario medico personalizzato, devi utilizzare un formato tabellare; consulta per le Creazione di un vocabolario personalizzato utilizzando una tabella istruzioni.
Creazione di elenchi di vocaboli personalizzati
Per elaborare un elenco di vocaboli personalizzato da utilizzare conAmazon Transcribe, guarda i seguenti esempi:
Questo esempio utilizza il comando create-vocabulary con un file di vocabolario personalizzato in formato elenco. Per ulteriori informazioni, consulta CreateVocabulary
.
aws transcribe create-vocabulary \ --vocabulary-name
my-first-vocabulary
\ --language-codeen-US
\ --phrases {CLI,Eva-Maria,ABCs
}
Ecco un altro esempio che utilizza il comando create-vocabulary e un corpo di richiesta che crea il tuo vocabolario personalizzato.
aws transcribe create-vocabulary \ --cli-input-json file://
filepath
/my-first-vocab-list
.json
Il file my-first-vocab-list.json contiene il seguente corpo della richiesta.
{ "VocabularyName": "
my-first-vocabulary
", "LanguageCode": "en-US
", "Phrases": [ "CLI
","Eva-Maria
","ABCs
" ] }
Una volta VocabularyState
che passi da PENDING
aREADY
, il tuo vocabolario personalizzato è pronto per l'uso con una trascrizione. Per visualizzare lo stato corrente del tuo vocabolario personalizzato, esegui:
aws transcribe get-vocabulary \ --vocabulary-name
my-first-vocabulary
Questo esempio utilizza il AWS SDK for Python (Boto3) per creare un vocabolario personalizzato da un elenco utilizzando il metodo create_vocabulary.CreateVocabulary
.
Per ulteriori esempi di utilizzo degli AWS SDK, inclusi esempi relativi a funzionalità specifiche, scenari e cross-service, consulta il capitolo. Esempi di codice per Amazon Transcribe tramite SDK AWS
from __future__ import print_function import time import boto3 transcribe = boto3.client('transcribe', '
us-west-2
') vocab_name = "my-first-vocabulary
" response = transcribe.create_vocabulary( LanguageCode = 'en-US
', VocabularyName = vocab_name, Phrases = [ 'CLI
','Eva-Maria
','ABCs
' ] ) while True: status = transcribe.get_vocabulary(VocabularyName = vocab_name) if status['VocabularyState'] in ['READY', 'FAILED']: break print("Not ready yet...") time.sleep(5) print(status)
Nota
Se crei un nuovo Amazon S3 bucket per i tuoi file di vocabolario personalizzati, assicurati che il IAM ruolo che effettua la CreateVocabulary
richiesta disponga delle autorizzazioni per accedere a questo bucket. Se il ruolo non dispone delle autorizzazioni corrette, la richiesta ha esito negativo. Facoltativamente, puoi specificare un IAM ruolo all'interno della tua richiesta includendo il DataAccessRoleArn
parametro. Per ulteriori informazioni su IAM ruoli e politiche inAmazon Transcribe, vedereEsempi di policy di Amazon Transcribe basate su identità.