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Use DescribeDocumentClassifier com um AWS SDK ou CLI - AWS Exemplos de código do SDK

Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório AWS Doc SDK Examples GitHub .

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório AWS Doc SDK Examples GitHub .

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Use DescribeDocumentClassifier com um AWS SDK ou CLI

Os exemplos de código a seguir mostram como usar o DescribeDocumentClassifier.

Exemplos de ações são trechos de código de programas maiores e devem ser executados em contexto. É possível ver essa ação em contexto no seguinte exemplo de código:

CLI
AWS CLI

Para descrever um classificador de documentos

O exemplo de describe-document-classifier a seguir obtém as propriedades de um modelo de classificador de documentos personalizado.

aws comprehend describe-document-classifier \ --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1

Saída:

{ "DocumentClassifierProperties": { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINED", "SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00", "EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00", "TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00", "TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata" }, "OutputDataConfig": {}, "ClassifierMetadata": { "NumberOfLabels": 3, "NumberOfTrainedDocuments": 5016, "NumberOfTestDocuments": 557, "EvaluationMetrics": { "Accuracy": 0.9856, "Precision": 0.9919, "Recall": 0.9459, "F1Score": 0.9673, "MicroPrecision": 0.9856, "MicroRecall": 0.9856, "MicroF1Score": 0.9856, "HammingLoss": 0.0144 } }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "Mode": "MULTI_CLASS" } }

Para obter mais informações, consulte Criação e gerenciamento de modelos personalizados no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

Python
SDK para Python (Boto3)
nota

Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no Repositório de exemplos de código da AWS.

class ComprehendClassifier: """Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier.""" def __init__(self, comprehend_client): """ :param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client. """ self.comprehend_client = comprehend_client self.classifier_arn = None def describe(self, classifier_arn=None): """ Gets metadata about a custom classifier, including its current status. :param classifier_arn: The ARN of the classifier to look up. :return: Metadata about the classifier. """ if classifier_arn is not None: self.classifier_arn = classifier_arn try: response = self.comprehend_client.describe_document_classifier( DocumentClassifierArn=self.classifier_arn ) classifier = response["DocumentClassifierProperties"] logger.info("Got classifier %s.", self.classifier_arn) except ClientError: logger.exception("Couldn't get classifier %s.", self.classifier_arn) raise else: return classifier
AWS CLI

Para descrever um classificador de documentos

O exemplo de describe-document-classifier a seguir obtém as propriedades de um modelo de classificador de documentos personalizado.

aws comprehend describe-document-classifier \ --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1

Saída:

{ "DocumentClassifierProperties": { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINED", "SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00", "EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00", "TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00", "TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata" }, "OutputDataConfig": {}, "ClassifierMetadata": { "NumberOfLabels": 3, "NumberOfTrainedDocuments": 5016, "NumberOfTestDocuments": 557, "EvaluationMetrics": { "Accuracy": 0.9856, "Precision": 0.9919, "Recall": 0.9459, "F1Score": 0.9673, "MicroPrecision": 0.9856, "MicroRecall": 0.9856, "MicroF1Score": 0.9856, "HammingLoss": 0.0144 } }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role", "Mode": "MULTI_CLASS" } }

Para obter mais informações, consulte Criação e gerenciamento de modelos personalizados no Guia do desenvolvedor do Amazon Comprehend.

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