목록을 사용하여 사용자 지정 어휘 만들기

중요

목록 형식의 사용자 지정 어휘는 더 이상 사용되지 않으므로 새 사용자 지정 어휘를 만들려면 표 형식을 사용하는 것이 좋습니다.

AWS Management ConsoleAWS CLI, 또는 AWS SDK를 사용하여 목록에서 사용자 지정 어휘를 만들 수 있습니다.

• AWS Management Console: 사용자 지정 어휘가 포함된 텍스트 파일을 만들어 업로드해야 합니다. 줄로 구분된 항목이나 쉼표로 구분된 항목을 사용할 수 있습니다. 목록은 텍스트 (*.txt) 형식의 파일로 저장해야 합니다. LF 등의 다른 형식을 사용하는 CRLF 경우 사용자 지정 어휘는 에서 허용되지 않습니다Amazon Transcribe.

• AWS CLI및 AWSSDK: 플래그를 사용하여 API 호출 내에 쉼표로 구분된 항목으로 사용자 지정 어휘를 포함해야 합니다. Phrases

항목에 여러 단어가 포함된 경우 각 단어에 하이픈을 넣어야 합니다. 예를 들어 '로스앤젤레스'를, '안도라 라 Los-Angeles 베야'를 차례로 포함합니다. Andorra-la-Vella

다음은 두 가지 유효한 목록 형식의 예입니다. 메서드별 맞춤 어휘 목록 만들기 예는 를 참조하십시오.

• 쉼표로 구분된 항목:

  Los-Angeles,CLI,Eva-Maria,ABCs,Andorra-la-Vella

• 줄로 구분된 항목:

  Los-Angeles
  CLI
  Eva-Maria
  ABCs
  Andorra-la-Vella

중요

해당 언어에 지원되는 문자만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 해당 언어의 문자 집합을 참조하십시오.

사용자 지정 어휘 목록은 CreateMedicalVocabulary작업에서 지원되지 않습니다. 사용자 지정 의학 어휘를 만들려면 표 형식을 사용해야 합니다. 자세한 테이블을 사용하여 사용자 지정 어휘 생성 내용은 을 참조하십시오.

맞춤 어휘 목록 만들기

와 함께 Amazon Transcribe 사용할 사용자 지정 어휘 목록을 처리하려면 다음 예를 참조하십시오.

AWS CLI

이 예제에서는 create-vocabulary 명령을 목록 형식의 사용자 지정 어휘 파일과 함께 사용합니다. 자세한 정보는 CreateVocabulary을 참조하세요.

aws transcribe create-vocabulary \ 
--vocabulary-name my-first-vocabulary \ 
--language-code en-US \ 
--phrases {CLI,Eva-Maria,ABCs}

다음은 create-vocabulary 명령어와 사용자 지정 어휘를 생성하는 요청 본문을 사용하는 또 다른 예제입니다.

aws transcribe create-vocabulary \
--cli-input-json file://filepath/my-first-vocab-list.json

my-first-vocab-list.json 파일에는 다음과 같은 요청 본문이 들어 있습니다.

{
  "VocabularyName": "my-first-vocabulary",
  "LanguageCode": "en-US",
  "Phrases": [
        "CLI","Eva-Maria","ABCs"
  ]
}

에서 PENDING 로 VocabularyState READY 변경되면 맞춤형 어휘를 트랜스크립션과 함께 사용할 수 있습니다. 사용자 지정 어휘의 현재 상태를 확인합니다.

aws transcribe get-vocabulary \
--vocabulary-name my-first-vocabulary

AWS SDK for Python (Boto3)

이 예제에서는 create_vocabulary 메서드를 사용하여 목록에서 사용자 지정 어휘를 만듭니다. AWS SDK for Python (Boto3) 자세한 정보는 CreateVocabulary을 참조하세요.

기능별, 시나리오 및 크로스 서비스 예제를 포함하여 AWS SDK를 사용하는 추가 예제는 이 장을 참조하십시오. SDK를 사용한 Amazon Transcribe의 코드 예제 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)

참고

사용자 지정 어휘 파일을 위한 새 Amazon S3 버킷을 만드는 경우 CreateVocabulary요청을 하는 IAM 역할에 이 버킷에 액세스할 권한이 있는지 확인하세요. 역할에 올바른 권한이 없으면 요청이 실패합니다. DataAccessRoleArn파라미터를 포함하여 요청 내에서 IAM 역할을 지정할 수도 있습니다. 의 IAM 역할 및 정책에 대한 자세한 내용은 Amazon Transcribe 을 참조하십시오Amazon Transcribe 자격 증명 기반 정책 예제.