先决条件下载输出结果提取输出文件上传提取的文件将数据加载到 AWS Glue Data Catalog 准备数据以供分析

步骤 4：准备用于数据可视化的 Amazon Comprehend 输出

要准备用于创建数据可视化效果的情绪和实体分析任务的结果，请使用 AWS Glue 和 Amazon Athena。在此步骤中，您将提取到 Amazon Comprehend 结果文件。然后，您可以创建一个 AWS Glue 爬网程序，用于浏览您的数据并自动将其编入 AWS Glue Data Catalog中的表格中。之后，您可以使用无服务器的交互式查询服务访问和转换这些表。 Amazon Athena完成此步骤后，您的 Amazon Comprehend 结果就干净了，可以进行可视化了。

对于PII实体检测作业，输出文件是纯文本，而不是压缩档案。输出文件名与输入文件名相同，并在末尾附上 .out。您不需要提取输出文件的步骤。跳到将数据加载到 AWS Glue Data Catalog.

先决条件

在开始之前，请完成步骤 3：在 Amazon S3 中对文档运行分析任务。

下载输出结果

Amazon Comprehend 使用 Gzip 压缩来压缩输出文件并将其保存为 tar 存档。提取输出文件的最简单方法是在本地下载 output.tar.gz 存档。

在此步骤中，您将下载情绪和实体输出档案。

要查找每个任务的输出文件，请返回 Amazon Comprehend 控制台中的分析任务。分析任务提供输出的 S3 位置，您可以从中下载输出文件。

下载输出文件（控制台）

在 Amazon Comprehend 控制台的导航窗格中，返回分析任务。
选择您的情绪分析任务 reviews-sentiment-analysis。
在输出下，选择输出数据位置旁边显示的链接。这会将您重定向到 S3 存储桶中的 output.tar.gz 存档。
在概述选项卡中，选择下载。
在您的计算机上，将存档重命名为 sentiment-output.tar.gz。由于所有输出文件都具有相同的名称，因此这可以帮助您跟踪情绪和实体文件。
重复步骤 1 - 4，查找并下载 reviews-entities-analysis 任务的输出。在您的计算机上，将存档重命名为 entities-output.tar.gz。

要查找每个任务的输出文件，请使用分析任务中的 JobId 来查找输出的 S3 位置。然后，使用 cp 命令将输出文件下载到您的计算机。

下载输出文件 (AWS CLI)

要列出有关您的情绪分析任务的详细信息，请运行以下命令。替换 sentiment-job-id 为您保存的情绪 JobId。
```
aws comprehend describe-sentiment-detection-job --job-id sentiment-job-id
```
如果您不知道您的 JobId，则可以运行以下命令来列出所有情绪任务，并按名称筛选您的任务。
```
aws comprehend list-sentiment-detection-jobs 
--filter JobName="reviews-sentiment-analysis"
```
在 OutputDataConfig 对象中，找到 S3Uri 值。S3Uri 值应类似于以下格式：s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz。将此值复制到文本编辑器。
要将情绪输出存档下载到本地目录，请运行以下命令。将 S3 存储桶路径替换为您在上一步中复制的 S3Uri。将 path/ 替换为本地目录的文件夹路径。名称 sentiment-output.tar.gz 替换了原始存档名称，以帮助您跟踪情绪和实体文件。
```
aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz 
path/sentiment-output.tar.gz
```
要列出有关您的实体分析任务的详细信息，请运行以下命令。
```
aws comprehend describe-entities-detection-job
--job-id entities-job-id
```
如果您不知道您的 JobId，运行以下命令来列出所有实体任务，并按名称筛选您的任务。
```
aws comprehend list-entities-detection-jobs
--filter JobName="reviews-entities-analysis"
```
从实体任务描述中的 OutputDataConfig 对象中，复制 S3Uri 值。
要将实体输出存档下载到本地目录，请运行以下命令。将 S3 存储桶路径替换为您在上一步中复制的 S3Uri。将 path/ 替换为本地目录的文件夹路径。名称 entities-output.tar.gz 取代了原始存档名称。
```
aws s3 cp s3://amzn-s3-demo-bucket/.../output/output.tar.gz 
path/entities-output.tar.gz
```

提取输出文件

在访问 Amazon Comprehend 结果之前，请先解压情绪和实体存档。您可以使用本地文件系统或终端来解压缩存档。

如果您使用的是 macOS，请双击GUI文件系统中的存档以从存档中提取输出文件。

如果您使用 Windows，则可以使用 7-Zip 等第三方工具将输出文件解压缩到GUI文件系统中。在 Windows 中，必须执行两个步骤才能访问存档中的输出文件。首先解压存档，然后提取存档。

将情绪文件重命名为 sentiment-output，将实体文件重命名为 entities-output，以区分输出文件。

如果您使用的是 Linux 或 macOS，则可以使用标准终端。如果您使用 Windows，则必须有权访问 Unix 风格的环境（例如 Cygwin）才能运行 tar 命令。

要从情绪存档中提取情绪输出文件，请在本地终端中运行以下命令。


tar -xvf sentiment-output.tar.gz --transform 's,^,sentiment-,'

请注意，--transform 参数将前缀 sentiment- 添加到存档内的输出文件中，将文件重命名为 sentiment-output。这使您可以区分情绪和实体输出文件并防止覆盖。

要从实体存档中提取实体输出文件，请在本地终端中运行以下命令。


tar -xvf entities-output.tar.gz --transform 's,^,entities-,'

--transform 参数将前缀 entities- 添加到输出文件名中。

提示

为了节省 Amazon S3 中的存储成本，您可以在上传文件之前使用 Gzip 再次压缩文件。解压缩和解压缩原始存档很重要，因为 AWS Glue 无法自动从 tar 存档中读取数据。但是， AWS Glue 可以从 Gzip 格式的文件中读取。

上传提取的文件

解压文件后，将其上传到您的存储桶。为了正确读取数据，必须将情绪和实体输出文件存储在不同的文件夹中。 AWS Glue 在您的存储桶中，为提取的情绪结果创建一个文件夹，为提取的实体结果创建第二个文件夹。您可以使用 Amazon S3 控制台来创建文件夹，也可以使用 AWS CLI。

在您的 S3 存储桶中，为提取的情绪结果创建一个文件夹，为实体结果文件创建一个文件夹。然后，将提取的结果文件上传到各自的文件夹中。

将提取后的文件上传到 Amazon S3（控制台）

打开 Amazon S3 控制台，网址为https://console.aws.amazon.com/s3/。
在存储桶中，选择您的存储桶，然后选择创建文件夹。
对于新文件夹的名称，输入 sentiment-results 并选择保存。此文件夹将包含提取的情绪输出文件。
在存储桶的概述选项卡中，从存储桶内容列表中选择新文件夹 sentiment-results。选择上传。
选择添加文件，从本地计算机中选择 sentiment-output 文件，然后选择下一步。
将 “管理用户”、“其他 AWS 账户用户访问权限” 和 “管理公共权限” 选项保留为默认值。选择下一步。
对于存储类别，选择标准。将加密、元数据和标记选项保留为默认值。选择下一步。
查看上传选项，然后选择上传。
重复步骤 1 - 8，创建一个名为 entities-results 的文件夹，并将 entities-output 文件上传到该文件夹。

使用 cp 命令上传文件时，您可以在 S3 存储桶中创建文件夹。

将提取后的文件上传到 Amazon S3 (AWS CLI)

通过运行以下命令创建一个情绪文件夹，并将您的情绪文件上传到该文件夹。path/ 替换为提取的情绪输出文件的本地路径。
```
aws s3 cp path/sentiment-output s3://amzn-s3-demo-bucket/sentiment-results/
```
通过运行以下命令创建一个实体输出文件夹，并将您的实体文件上传到该文件夹。path/ 替换为提取的实体输出文件的本地路径。
```
aws s3 cp path/entities-output s3://amzn-s3-demo-bucket/entities-results/
```

将数据加载到 AWS Glue Data Catalog

要将结果导入数据库，你可以使用 AWS Glue 爬虫。 AWS Glue 爬虫会扫描文件并发现数据的架构。然后，它将数据排列在 AWS Glue Data Catalog （无服务器数据库）中的表中。您可以使用 AWS Glue 控制台或. 创建爬虫。 AWS CLI

创建可分别扫描您的sentiment-results和entities-results文件夹的 AWS Glue 抓取工具。的新IAM角色授予抓取工具访问您的 S3 存储桶的权限。 AWS Glue 您在设置爬虫时创建此IAM角色。

将数据加载到 AWS Glue Data Catalog （控制台）

确保您所在的地区支持 AWS Glue。如果您在另一区域，请在导航栏中，从区域选择器中选择选择支持的区域。有关支持的区域列表 AWS Glue，请参阅《全球基础设施指南》中的区域表。
打开 AWS Glue 控制台，网址为https://console.aws.amazon.com/glue/。
在导航窗格中，选择爬网程序，然后选择添加爬网程序。
对于爬网程序名称，输入 comprehend-analysis-crawler，然后选择下一步。
对于爬网程序源类型，选择数据存储，然后选择下一步。
对于添加数据存储，请执行以下操作：
1. 对于选择数据存储，请选择 S3。
2. 将连接留空。
3. 对于爬网数据位于选项，选择在我的账户中指定路径。
4. 在包含路径中，输入情绪输出文件夹的完整 S3 路径：s3://amzn-s3-demo-bucket/sentiment-results。
5. 选择下一步。
对于添加其他数据存储，请依次选择是、下一步。重复步骤 6，但输入实体输出文件夹的完整 S3 路径：s3://amzn-s3-demo-bucket/entities-results。
对于添加其他数据存储，请依次选择是、下一步。
对于 “选择IAM角色”，执行以下操作：
1. 选择创建IAM角色。
2. 对于IAM角色，输入，glue-access-role然后选择下一步。
在为此爬网程序创建计划中，选择按需运行，然后选择下一步。
对于配置爬网程序的输出，请执行以下操作：
1. 对于数据库，选择添加数据库。
2. 对于 Database name (数据库名称)，请输入 comprehend-results。该数据库将存储您的 Amazon Comprehend 输出表。
3. 将其他选项保留为默认设置，然后选择下一步。
检查爬网程序信息，然后选择完成。
在 Glue 控制台的爬网程序中，选择 comprehend-analysis-crawler 并选择运行爬网程序。爬网程序可能需要几分钟时间来完成。

为创建一个IAM角色以提供访问您 AWS Glue 的 S3 存储桶的权限。然后，在 AWS Glue Data Catalog中创建数据库。最后，创建并运行一个爬网程序，将您的数据加载到数据库的表中。

将数据加载到 AWS Glue Data Catalog (AWS CLI)

要为创建IAM角色 AWS Glue，请执行以下操作：

将以下信任策略另存为计算机glue-trust-policy.json上名为的JSON文档。


{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": "glue.amazonaws.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

要创建IAM角色，请运行以下命令。path/替换为本地计算机的JSON文档路径。


aws iam create-role --role-name glue-access-role
--assume-role-policy-document file://path/glue-trust-policy.json

AWS CLI 列出新角色的 Amazon 资源编号 (ARN) 时，将其复制并保存到文本编辑器中。

将以下IAM策略另存为计算机glue-access-policy.json上名为的JSON文档。该策略授予对您的结果文件夹进行爬网的 AWS Glue 权限。


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetObject",
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/sentiment-results*",
                "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/entities-results*"
            ]
        }
    ]
}

要创建IAM策略，请运行以下命令。path/替换为本地计算机的JSON文档路径。


aws iam create-policy --policy-name glue-access-policy
--policy-document file://path/glue-access-policy.json

AWS CLI 列出访问策略后ARN，将其复制并保存到文本编辑器中。
通过运行以下命令将新策略附加到该IAM角色。policy-arn替换为ARN您在上一步中复制的IAM策略。
```
aws iam attach-role-policy --policy-arn policy-arn
--role-name glue-access-role
```

通过运行以下命令将 AWS 托管策略附加AWSGlueServiceRole到您的IAM角色。


aws iam attach-role-policy --policy-arn
arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSGlueServiceRole
--role-name glue-access-role

通过运行以下命令创建 AWS Glue 数据库。


aws glue create-database 
--database-input Name="comprehend-results"

通过运行以下命令创建新的 AWS Glue 爬虫。glue-iam-role-arn替换ARN为你的 AWS Glue IAM角色的。


aws glue create-crawler 
--name comprehend-analysis-crawler
--role glue-iam-role-arn 
--targets S3Targets=[
{Path="s3://amzn-s3-demo-bucket/sentiment-results"},
{Path="s3://amzn-s3-demo-bucket/entities-results"}] 
--database-name comprehend-results

通过运行以下命令启动爬网程序。
```
aws glue start-crawler --name comprehend-analysis-crawler
```
爬网程序可能需要几分钟时间来完成。

准备数据以供分析

现在，您的数据库中填充了 Amazon Comprehend 结果。但是，结果是嵌套的。为了使它们陷入困境，你可以在中运行一些SQL语句。 Amazon Athena Amazon Athena 是一项交互式查询服务，可使用标准版轻松分析 Amazon S3 中的数据SQL。Athena 是无服务器的，因此无需管理基础架构，而且它有定价模式。 pay-per-query 在此步骤中，您将创建用于分析和可视化的已清理数据的新表。您可以使用 Athena 控制台来准备数据。

准备数据

从 https://console.aws.amazon.com/athena/ 打开 Athena 控制台。
在查询编辑器中，选择 Settings（设置），然后选择 Manage（管理）。
在查询结果的位置中，输入 s3://amzn-s3-demo-bucket/query-results/。这将在您的存储桶query-results中创建一个名为的新文件夹，用于存储您运行的 Amazon Athena 查询的输出。选择保存。
在查询编辑器中，选择编辑器。
对于数据库，选择您创建 AWS Glue 的数据comprehend-results库。
在表部分中，应该有两个名为 sentiment_results 和 entities_results 的表。预览表格，确保爬网程序加载了数据。在每个表格的选项（表格名称旁边的三个点）中，选择预览表格。自动运行简短查询。检查结果窗格以确保表中包含数据。

提示
如果表中没有任何数据，请尝试检查 S3 存储桶中的文件夹。确保有一个用于存储实体结果的文件夹和一个用于存储情绪结果的文件夹。然后，尝试运行新的 AWS Glue 爬虫。

要取消嵌套 sentiment_results 表，请在查询编辑器中输入以下查询，然后选择运行。


CREATE TABLE sentiment_results_final AS
SELECT file, line, sentiment,
sentimentscore.mixed AS mixed,
sentimentscore.negative AS negative,
sentimentscore.neutral AS neutral,
sentimentscore.positive AS positive
FROM sentiment_results

要开始取消嵌套实体表，请在查询编辑器中输入以下查询，然后选择运行。


CREATE TABLE entities_results_1 AS
SELECT file, line, nested FROM entities_results
CROSS JOIN UNNEST(entities) as t(nested)

要完成取消嵌套实体表，请在查询编辑器中输入以下查询，然后选择运行查询。


CREATE TABLE entities_results_final AS
SELECT file, line,
nested.beginoffset AS beginoffset,
nested.endoffset AS endoffset,
nested.score AS score,
nested.text AS entity,
nested.type AS category
FROM entities_results_1

您的 sentiment_results_final 表格应如下所示，列名分别为文件、行、情绪、混合、消极、中性和积极。该表的每个单元格应有一个值。情绪列描述了某条评论中最有可能的总体情绪。混合、消极、中性、积极的列给出了每种情绪的分数。

您 entities_results_final 表应如下所示，列名分别为文件、行、开始偏移量、结束偏移量、分数、实体和类别。该表的每个单元格应有一个值。分数列表示 Amazon Comprehend 对其检测到的实体的置信度。该类别表示 Comprehend 检测到的是哪种实体。

现在，您已将 Amazon Comprehend 结果加载到表格中，您可以对数据进行可视化并从中提取有意义的见解。

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文档惯例

步骤 3：运行分析任务

步骤 5：可视化输出