사용자 지정 분류를 위한 분석 작업(API)

사용자 지정 문서 분류기를 생성하고 학습시킨 후 분류기를 사용하여 분석 작업을 실행할 수 있습니다.

StartDocumentClassificationJob작업을 사용하여 레이블이 없는 문서의 분류를 시작하십시오. 입력 문서가 포함된 S3 버킷, 출력 문서용 S3 버킷, 사용할 분류기를 지정합니다.

모델 학습에서 최고 수준의 정확도를 달성하려면 입력 유형을 분류기 모델 유형과 일치시키십시오. 기본 문서를 일반 텍스트 모델에 제출하거나 일반 텍스트 문서를 네이티브 문서 모델에 제출하는 경우 분류기 작업에서 경고를 반환합니다. 자세한 정보는 학습 분류 모델을 참조하세요.

StartDocumentClassificationJob비동기식입니다. 작업을 시작한 후에는 작업을 사용하여 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. DescribeDocumentClassificationJob 응답의 Status 필드가 COMPLETED으로 표시되면 지정한 위치에서 출력에 액세스할 수 있습니다.

사용 AWS Command Line Interface

다음 예제는 StartDocumentClassificationJob 작업 및 AWS CLI를 사용한 기타 사용자 지정 분류기 API입니다.

다음 예제들은 Unix, Linux, macOS용 명령 형식을 사용합니다. Windows의 경우 각 줄의 끝에 있는 백슬래시(\) Unix 연속 문자를 캐럿(^)으로 바꿉니다.

StartDocumentClassificationJob 작업을 사용하여 사용자 지정 분류 작업을 실행합니다.

aws comprehend start-document-classification-job \
     --region region \
     --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:region:account number:document-classifier/testDelete \
     --input-data-config S3Uri=s3://S3Bucket/docclass/file name,InputFormat=ONE_DOC_PER_LINE \
     --output-data-config S3Uri=s3://S3Bucket/output \
     --data-access-role-arn arn:aws:iam::account number:role/resource name

DescribeDocumentClassificationJob 작업을 사용하여 작업 ID로 사용자 지정 분류기에 대한 정보를 가져옵니다.

aws comprehend describe-document-classification-job \
     --region region \
     --job-id job id

ListDocumentClassificationJobs 작업을 사용하여 계정의 모든 사용자 지정 분류 작업을 나열합니다.

aws comprehend list-document-classification-jobs
     --region region      

Python용 AWS SDK for Java 또는 SDK 사용하기

사용자 지정 분류기 작업을 시작하는 방법에 대한 SDK 예제는 AWS SDK 또는 StartDocumentClassificationJob CLI와 함께 사용 를 참조하세요.