Treinar reconhecedores personalizados de entidades (API)

Para criar e treinar um modelo personalizado de reconhecimento de entidades, use a operação da API Amazon CreateEntityRecognizerComprehend

Treinamento de reconhecedores personalizados de entidades usando a AWS Command Line Interface

Os exemplos a seguir demonstram o uso da operação CreateEntityRecognizer e de outras APIs associadas à AWS CLI.

O exemplo está formatado para Unix, Linux e macOS. Para Windows, substitua o caractere de continuação Unix de barra invertida (\) no final de cada linha por um circunflexo (^).

Crie um reconhecedor personalizado de entidades usando o comando create-entity-recognizer da CLI. Para obter informações sobre o input-data-config parâmetro, consulte CreateEntityRecognizerna Referência da API Amazon Comprehend.

aws comprehend create-entity-recognizer \
     --language-code en \
     --recognizer-name test-6 \
     --data-access-role-arn "arn:aws:iam::account number:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-role" \
     --input-data-config "EntityTypes=[{Type=PERSON}],Documents={S3Uri=s3://Bucket Name/Bucket Path/documents},
                Annotations={S3Uri=s3://Bucket Name/Bucket Path/annotations}" \
     --region region

Liste todos os reconhecedores de entidades em uma região usando o comando list-entity-recognizers da CLI.

aws comprehend list-entity-recognizers \
     --region region

Verifique o status do trabalho dos reconhecedores personalizados de entidades usando o comando describe-entity-recognizer da CLI.

aws comprehend describe-entity-recognizer \
     --entity-recognizer-arn arn:aws:comprehend:region:account number:entity-recognizer/test-6 \
     --region region

Treinamento de reconhecedores personalizados de entidades usando a AWS SDK for Java

Este exemplo cria um reconhecedor personalizado de entidade e treina o modelo usando Java

Para obter exemplos do Amazon Comprehend com Java, consulte exemplos em Java para o Amazon Comprehend.

Treinar reconhecedores personalizados de entidades usando Python (Boto3)

Instancie o SDK do Boto3:

import boto3
import uuid
comprehend = boto3.client("comprehend", region_name="region")

Crie um reconhecedor de entidades:

response = comprehend.create_entity_recognizer(
    RecognizerName="Recognizer-Name-Goes-Here-{}".format(str(uuid.uuid4())),
    LanguageCode="en",
    DataAccessRoleArn="Role ARN",
    InputDataConfig={
        "EntityTypes": [
            {
                "Type": "ENTITY_TYPE"
            }
        ],
        "Documents": {
            "S3Uri": "s3://Bucket Name/Bucket Path/documents"
        },
        "Annotations": {
            "S3Uri": "s3://Bucket Name/Bucket Path/annotations"
        }
    }
)
recognizer_arn = response["EntityRecognizerArn"]

Liste todos os reconhecedores:

response = comprehend.list_entity_recognizers()

Aguarde até que o reconhecedor atinja o status TREINADO:

while True:
    response = comprehend.describe_entity_recognizer(
        EntityRecognizerArn=recognizer_arn
    )

    status = response["EntityRecognizerProperties"]["Status"]
    if "IN_ERROR" == status:
        sys.exit(1)
    if "TRAINED" == status:
        break

    time.sleep(10)