Spec-Zone.ru › AWS CLI v2

[ aws . comprehend ]

list-entity-recognizers

Описание

Получает список свойств всех распознавателей сущностей, которые вы создали, включая распознаватели, которые в настоящее время обучаются. Позволяет фильтровать список распознавателей по таким критериям, как состояние и время отправки. Этот вызов возвращает до 500 распознавателей сущностей в списке, с количеством распознавателей по умолчанию 100 в списке.

Результаты этого списка не упорядочены каким-либо определённым образом. Пожалуйста, получите список и отсортируйте его локально, если это необходимо.

См. также: Документацию API AWS

list-entity-recognizers — это постраничная операция. Для получения всего набора результатов могут быть выполнены несколько вызовов API. Вы можете отключить постраничный вывод, указав аргумент --no-paginate. При использовании --output text и аргумента --query в ответе с постраничным выводом, аргумент --query должен извлечь данные из результатов следующих выражений запроса: EntityRecognizerPropertiesList

Синтаксис

  list-entity-recognizers
[--filter <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--starting-token <value>]
[--page-size <value>]
[--max-items <value>]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]

Параметры

--filter (структура)

Фильтрует список возвращаемых сущностей. Вы можете фильтровать по Status , SubmitTimeBefore или SubmitTimeAfter . Вы можете задать только один фильтр за раз.

Статус -> (строка)

Статус распознавателя сущностей.

ИмяРаспознавателя -> (строка)

Имя, которое вы присвоили распознавателю сущностей.

ВремяОтправкиДо -> (временная метка)

Фильтрует список сущностей на основе времени, когда список был отправлен на обработку. Возвращает только задания, отправленные до указанного времени. Задачи возвращаются в обратном порядке, от новых к старым.

ВремяОтправкиПосле -> (временная метка)

Фильтрует список сущностей на основе времени, когда список был отправлен на обработку. Возвращает только задания, отправленные после указанного времени. Задачи возвращаются в прямом порядке, от старых к новым.

Сокращённый синтаксис:

Status=string,RecognizerName=string,SubmitTimeBefore=timestamp,SubmitTimeAfter=timestamp

Синтаксис JSON:

{
  "Status": "SUBMITTED"|"TRAINING"|"DELETING"|"STOP_REQUESTED"|"STOPPED"|"IN_ERROR"|"TRAINED"|"TRAINED_WITH_WARNING",
  "RecognizerName": "string",
  "SubmitTimeBefore": timestamp,
  "SubmitTimeAfter": timestamp
}

--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Читает аргументы из предоставленной JSON-строки. JSON-строка соответствует формату, предоставленному --generate-cli-skeleton. Если другие аргументы предоставлены в командной строке, эти значения перепишут значения, предоставленные JSON. Невозможно передавать произвольные двоичные значения с помощью предоставленного JSON-значения, так как строка будет воспринята буквально. Это может не быть указано вместе с --cli-input-yaml.

--starting-token (строка)

Маркер для указания точки начала постраничного вывода. Это NextToken из ранее усеченного ответа.

Примеры использования см. в разделе Постраничный вывод в Руководстве пользователя AWS Command Line Interface.

--page-size (целое число)

Размер каждой страницы для получения в вызове AWS-сервиса. Это не влияет на количество элементов, возвращаемых в выводе команды. Установка меньшего размера страницы приводит к большему количеству вызовов AWS-сервиса, извлечению меньшего количества элементов в каждом вызове. Это может помочь предотвратить истечение времени ожидания вызовов AWS-сервиса.

Примеры использования см. в разделе Постраничный вывод в Руководстве пользователя AWS Command Line Interface.

--max-items (целое число)

Общее количество элементов для возврата в выводе команды. Если общее количество доступных элементов больше указанного значения, в выводе команды предоставляется NextToken. Для возобновления постраничного вывода укажите значение NextToken в аргументе starting-token последующей команды. **Не** используйте элемент ответа NextToken напрямую за пределами AWS CLI.

Примеры использования см. в разделе Постраничный вывод в Руководстве пользователя AWS Command Line Interface.

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса API. При отсутствии значения или значении input выводит пример входного JSON, который можно использовать в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, при указании yaml-input выведет пример входного YAML, который можно использовать с --cli-input-yaml. При указании значения output, валидирует входные данные команды и возвращает пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не стабилен между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Глобальные параметры

--debug (логическое значение)

Включить отладку протоколирования.

--endpoint-url (строка)

Переопределяет URL по умолчанию команды указанным URL.

--no-verify-ssl (логическое значение)

По умолчанию AWS CLI использует SSL при общении с AWS-сервисами. Для каждого подключения SSL AWS CLI будет проверять сертификаты SSL. Этот параметр переопределяет поведение проверки сертификатов SSL по умолчанию.

--no-paginate (логическое значение)

Отключить автоматический постраничный вывод. Если автоматический постраничный вывод отключен, AWS CLI сделает только один вызов для первой страницы результатов.

--output (строка)

Стиль форматирования вывода команды.

  • json
  • text
  • table
  • yaml
  • yaml-stream

--query (строка)

Запрос JMESPath для использования при фильтрации данных ответа.

--profile (строка)

Использование определённого профиля из файла учетных данных.

--region (строка)

Регион для использования. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--version (строка)

Отобразить версию этого инструмента.

--color (строка)

Включить/выключить цветной вывод.

  • on
  • off
  • auto

--no-sign-request (логическое значение)

Не подписывать запросы. Учетные данные не будут загружены, если этот аргумент указан.

--ca-bundle (строка)

Пакет сертификатов CA для использования при проверке SSL-сертификатов. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--cli-read-timeout (целое число)

Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, чтение сокета будет выполняться блокирующим образом без таймаута. Значение по умолчанию — 60 секунд.

--cli-connect-timeout (целое число)

Максимальное время подключения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, подключение сокета будет выполняться блокирующим образом без таймаута. Значение по умолчанию — 60 секунд.

--cli-binary-format (строка)

Стиль форматирования, который будет использоваться для двоичных блоков. Формат по умолчанию — base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены в виде закодированной в base64 строки. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны быть переданы буквально. При предоставлении содержимого из файла, соответствующего двоичному блоку, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичный и использовать содержимое файла напрямую независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть правильно отформатировано для настроенного cli-binary-format.

  • base64
  • raw-in-base64-out

--no-cli-pager (логическое значение)

Отключить постраничный вывод CLI для вывода.

--cli-auto-prompt (логическое значение)

Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (логическое значение)

Отключить автоматическое запросы параметров ввода CLI.

Примеры

Примечание

Для использования следующих примеров необходимо установить и настроить AWS CLI. См. руководство по началу работы в Руководстве пользователя AWS CLI для получения дополнительной информации.

Если не указано иное, все примеры используют правила цитирования UNIX-подобных систем. Эти примеры нужно будет адаптировать к правилам цитирования вашей оболочки. См. Использование кавычек со строками в Руководстве пользователя AWS CLI.

Чтобы получить список всех настраиваемых распознавателей сущностей

Следующий пример показывает список всех созданных пользовательских распознавателей сущностей.

aws comprehend list-entity-recognizers

Вывод:

{
    "EntityRecognizerPropertiesList": [
        {
            "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/EntityRecognizer/version/1",
            "LanguageCode": "en",
            "Status": "TRAINED",
            "SubmitTime": "2023-06-14T20:44:59.631000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-14T20:59:19.532000+00:00",
            "TrainingStartTime": "2023-06-14T20:48:52.811000+00:00",
            "TrainingEndTime": "2023-06-14T20:58:11.473000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
                "EntityTypes": [
                    {
                        "Type": "BUSINESS"
                    }
                ],
                "Documents": {
                    "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/dataset/",
                    "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
                },
                "EntityList": {
                    "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/entity.csv"
                }
            },
            "RecognizerMetadata": {
                "NumberOfTrainedDocuments": 1814,
                "NumberOfTestDocuments": 486,
                "EvaluationMetrics": {
                    "Precision": 100.0,
                    "Recall": 100.0,
                    "F1Score": 100.0
                },
                "EntityTypes": [
                    {
                        "Type": "BUSINESS",
                        "EvaluationMetrics": {
                            "Precision": 100.0,
                            "Recall": 100.0,
                            "F1Score": 100.0
                        },
                        "NumberOfTrainMentions": 1520
                    }
                ]
            },
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole",
            "VersionName": "1"
        },
        {
            "EntityRecognizerArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/entityrecognizer3",
            "LanguageCode": "en",
            "Status": "TRAINED",
            "SubmitTime": "2023-06-14T22:57:51.056000+00:00",
            "EndTime": "2023-06-14T23:14:13.894000+00:00",
            "TrainingStartTime": "2023-06-14T23:01:33.984000+00:00",
            "TrainingEndTime": "2023-06-14T23:13:02.984000+00:00",
            "InputDataConfig": {
                "DataFormat": "COMPREHEND_CSV",
                "EntityTypes": [
                    {
                        "Type": "DEVICE"
                    }
                ],
                "Documents": {
                    "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/raw_txt.csv",
                    "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
                },
                "EntityList": {
                    "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata/entity_list.csv"
                }
            },
            "RecognizerMetadata": {
                "NumberOfTrainedDocuments": 4616,
                "NumberOfTestDocuments": 3489,
                "EvaluationMetrics": {
                    "Precision": 98.54227405247813,
                    "Recall": 100.0,
                    "F1Score": 99.26578560939794
                },
                "EntityTypes": [
                    {
                        "Type": "DEVICE",
                        "EvaluationMetrics": {
                            "Precision": 98.54227405247813,
                            "Recall": 100.0,
                            "F1Score": 99.26578560939794
                        },
                        "NumberOfTrainMentions": 2764
                    }
                ]
            },
            "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-servicerole"
        }
    ]
}

Дополнительную информацию см. в разделе Настраиваемое распознавание сущностей в Руководстве разработчика Amazon Comprehend.

Вывод

EntityRecognizerPropertiesList -> (список)

Список свойств распознавателя сущностей.

(структура)

Описание информации о распознавателе сущностей.

EntityRecognizerArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN), идентифицирующий распознаватель сущностей.

LanguageCode -> (строка)

Язык входных документов. Все документы должны быть на одном языке. В настоящее время поддерживается только английский («en»).

Status -> (строка)

Указывает статус распознавателя сущностей.

Message -> (строка)

Описание статуса распознавателя.

SubmitTime -> (метка времени)

Время отправки распознавателя на обработку.

EndTime -> (метка времени)

Время завершения создания распознавателя.

TrainingStartTime -> (метка времени)

Время начала обучения распознавателя сущностей.

TrainingEndTime -> (метка времени)

Время завершения обучения распознавателя сущностей.

InputDataConfig -> (структура)

Свойства входных данных распознавателя сущностей.

DataFormat -> (строка)

Формат ваших обучающих данных:

  • COMPREHEND_CSV : Файл CSV, дополняющий ваши обучающие документы. Файл CSV содержит информацию о пользовательских сущностях, которые будет обнаруживать обученная модель. Требуемый формат файла зависит от того, предоставляете ли вы аннотации или список сущностей. Если вы используете это значение, вы должны предоставить свой файл CSV, используя параметры Annotations или EntityList. Обучающие документы необходимо предоставить, используя параметр Documents.
  • AUGMENTED_MANIFEST : Меткированный набор данных, созданный Amazon SageMaker Ground Truth. Этот файл имеет формат JSON-строк. Каждая строка представляет собой полный JSON-объект, содержащий обучающий документ и его метки. Каждая метка аннотирует именованную сущность в обучающем документе. Если вы используете это значение, вы должны указать параметр AugmentedManifests в своем запросе.

Если вы не укажете значение, Amazon Comprehend использует COMPREHEND_CSV в качестве значения по умолчанию.

EntityTypes -> (список)

Типы сущностей в меченых обучающих данных, которые Amazon Comprehend использует для обучения пользовательского распознавателя сущностей. Любые не указанные вами типы сущностей будут проигнорированы.

Максимально можно использовать 25 типов сущностей для обучения распознавателя сущностей одновременно. Типы сущностей не должны содержать следующие недопустимые символы: n (перевод строки), \n (перевод строки), r (возврат каретки), \r (возврат каретки), t (табуляция), \t (табуляция), пробел и , (запятая).

(структура)

Тип сущности в меченном наборе обучающих данных, используемый Amazon Comprehend для обучения пользовательского распознавателя сущностей.

Type -> (строка)

Тип сущности в меченном наборе обучающих данных, используемый Amazon Comprehend для обучения пользовательского распознавателя сущностей.

Типы сущностей не должны содержать следующие недопустимые символы: n (перевод строки), \n (перевод строки), r (возврат каретки), \r (возврат каретки), t (табуляция), \t (табуляция) и , (запятая).

Documents -> (структура)

Расположение в S3 папки, содержащей обучающие документы для вашего пользовательского распознавателя сущностей.

Этот параметр обязателен, если вы установили DataFormat на COMPREHEND_CSV.

S3Uri -> (строка)

Указывает расположение в Amazon S3, где находятся обучающие документы для распознавателя сущностей. URI должен находиться в той же области, что и вызываемый API-точку.

TestS3Uri -> (строка)

Указывает расположение в Amazon S3, где находятся тестовые документы для распознавателя сущностей. URI должен находиться в той же области Amazon Web Services, что и вызываемый API-точку.

InputFormat -> (строка)

Указывает способ обработки текста в входном файле. Это необязательно, и значение по умолчанию — ONE_DOC_PER_LINE. ONE_DOC_PER_FILE — Каждый файл рассматривается как отдельный документ. Используйте этот параметр при обработке больших документов, таких как статьи газет или научные работы. ONE_DOC_PER_LINE — Каждая строка в файле рассматривается как отдельный документ. Используйте этот параметр при обработке большого количества коротких документов, таких как текстовые сообщения.

Annotations -> (структура)

Расположение в S3 файла CSV, аннотирующего ваши обучающие документы.

S3Uri -> (строка)

Указывает расположение в Amazon S3, где находятся аннотации для распознавателя сущностей. URI должен находиться в той же области, что и вызываемый API-точку.

TestS3Uri -> (строка)

Указывает расположение в Amazon S3, где находятся тестовые аннотации для распознавателя сущностей. URI должен находиться в той же области, что и вызываемый API-точку.

EntityList -> (структура)

Расположение в S3 файла CSV со списком сущностей для вашего пользовательского распознавателя сущностей.

S3Uri -> (строка)

Указывает расположение в Amazon S3, где находится список сущностей. URI должен находиться в той же области, что и вызываемый API-точку.

AugmentedManifests -> (список)

Список файлов расширенного манифеста, предоставляющих обучающие данные для вашей пользовательской модели. Файл расширенного манифеста — это меченый набор данных, созданный Amazon SageMaker Ground Truth.

Этот параметр обязателен, если вы установили DataFormat на AUGMENTED_MANIFEST.

(структура)

Файл расширенного манифеста, предоставляющий обучающие данные для вашей пользовательской модели. Файл расширенного манифеста — это меченый набор данных, созданный Amazon SageMaker Ground Truth.

S3Uri -> (строка)

Расположение в Amazon S3 файла расширенного манифеста.

Split -> (строка)

Назначение предоставленных вами данных в расширенном манифесте. Вы можете либо обучать, либо тестировать эти данные. Если не указано, значение по умолчанию — train.

TRAIN — все документы в манифесте будут использоваться для обучения. Если тестовые документы не указаны, Amazon Comprehend автоматически зарезервирует часть обучающих документов для тестирования.

TEST — все документы в манифесте будут использоваться для тестирования.

AttributeNames -> (список)

JSON-атрибут, содержащий аннотации для ваших обучающих документов. Количество указанных вами имён атрибутов зависит от того, является ли ваш файл расширенного манифеста результатом одной задачи маркировки или цепочки задач маркировки.

Если ваш файл является результатом одной задачи маркировки, укажите ключ LabelAttributeName, который использовался при создании задачи в Ground Truth.

Если ваш файл является результатом цепочки задач маркировки, укажите ключ LabelAttributeName для одной или нескольких задач в цепочке. Каждый ключ LabelAttributeName предоставляет аннотации из отдельной задачи.

(строка)

AnnotationDataS3Uri -> (строка)

Префикс S3 для файлов аннотаций, на которые ссылается файл расширенного манифеста.

SourceDocumentsS3Uri -> (строка)

Префикс S3 для исходных файлов (PDF), на которые ссылается файл расширенного манифеста.

DocumentType -> (строка)

Тип расширенного манифеста. PlainTextDocument или SemiStructuredDocument. Если не указано, значение по умолчанию — PlainTextDocument.

  • PLAIN_TEXT_DOCUMENT Тип документа, представляющий любой текст Юникода, закодированный в UTF-8.
  • SEMI_STRUCTURED_DOCUMENT Тип документа с контекстом позиции и структуры, например, PDF. Для обучения с помощью Amazon Comprehend поддерживаются только PDF-файлы. Для вывода Amazon Comprehend поддерживает PDF, DOCX и TXT.

RecognizerMetadata -> (структура)

Предоставляет информацию о распознавателе сущностей.

NumberOfTrainedDocuments -> (целое число)

Количество документов во входных данных, которые были использованы для обучения распознавателя сущностей. Обычно это 80–90 процентов входных документов.

NumberOfTestDocuments -> (целое число)

Количество документов во входных данных, которые были использованы для тестирования распознавателя сущностей. Обычно это 10–20 процентов входных документов.

EvaluationMetrics -> (структура)

Подробная информация об точности распознавателя сущностей.

Precision -> (двойное число)

Метка полезности результатов распознавателя в тестовых данных. Высокая точность означает, что распознаватель возвратил значительно больше релевантных результатов, чем нерелевантных.

Recall -> (двойное число)

Метка полноты результатов распознавателя для тестовых данных. Высокий показатель полноты означает, что распознаватель вернул большинство релевантных результатов.

F1Score -> (двойное число)

Метка точности результатов распознавателя для тестовых данных. Она получена из значений Precision и Recall. F1Score — гармоническое среднее этих двух значений. Для моделей распознавания сущностей в текстовом формате диапазон значений от 0 до 100, где 100 — наилучший результат. Для моделей распознавания сущностей в PDF/Word формате диапазон от 0 до 1, где 1 — наилучший результат.

EntityTypes -> (список)

Типы сущностей из метаданных распознавателя сущностей.

(структура)

Элемент списка типов сущностей в метаданных распознавателя сущностей.

Type -> (строка)

Тип сущности из списка типов сущностей в метаданных распознавателя сущностей.

EvaluationMetrics -> (структура)

Подробная информация об точности распознавателя сущностей для конкретного элемента из списка типов сущностей.

Precision -> (двойное число)

Метка полезности результатов распознавателя для конкретного типа сущности в тестовых данных. Высокая точность означает, что распознаватель вернул значительно больше релевантных результатов, чем нерелевантных.

Recall -> (двойное число)

Метка полноты результатов распознавателя для конкретного типа сущности в тестовых данных. Высокий показатель полноты означает, что распознаватель вернул большинство релевантных результатов.

F1Score -> (двойное число)

Метка точности результатов распознавателя для конкретного типа сущности в тестовых данных. Она получена из значений Precision и Recall. F1Score — гармоническое среднее этих двух значений. Наивысший результат — 1, наихудший — 0.

NumberOfTrainMentions -> (целое число)

Указывает количество случаев, когда данный тип сущности встречался в обучающих данных.

DataAccessRoleArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) роли IAM, предоставляющей Amazon Comprehend доступ для чтения к вашим входным данным.

VolumeKmsKeyId -> (строка)

Идентификатор ключа Amazon Web Services Key Management Service (KMS), который Amazon Comprehend использует для шифрования данных в хранилище, подключенном к виртуальной машине ML, обрабатывающей задачу анализа. VolumeKmsKeyId может быть в одном из следующих форматов:

  • Идентификатор ключа KMS: "1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"
  • Amazon Resource Name (ARN) ключа KMS: "arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"

VpcConfig -> (структура)

Параметры конфигурации для частного виртуального частного облака (VPC), содержащего ресурсы, которые вы используете для своего распознавателя пользовательских сущностей. Дополнительную информацию см. в Amazon VPC.

SecurityGroupIds -> (список)

Идентификатор группы безопасности на экземпляре вашего частного VPC. Группы безопасности вашего VPC действуют как виртуальный брандмауэр для управления входящим и исходящим трафиком и обеспечивают безопасность ресурсов, к которым вы будете обращаться в VPC. Этот идентификатор предваряется «sg-», например: «sg-03b388029b0a285ea». Дополнительную информацию см. в Группы безопасности для вашего VPC.

(строка)

Subnets -> (список)

Идентификатор каждого подсети, используемого в вашем частном VPC. Эта подсеть является подмножеством диапазона адресов IPv4, используемых VPC, и является специфичной для определенной зоны доступности в регионе VPC. Этот идентификатор предваряется «subnet-», например: «subnet-04ccf456919e69055». Дополнительную информацию см. в VPC и подсети.

(строка)

ModelKmsKeyId -> (строка)

Идентификатор ключа KMS, который Amazon Comprehend использует для шифрования обученных пользовательских моделей. ModelKmsKeyId может иметь один из следующих форматов:

  • Идентификатор ключа KMS: "1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"
  • Amazon Resource Name (ARN) ключа KMS: "arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"

VersionName -> (строка)

Имя версии, которое вы присвоили распознавателю сущностей.

SourceModelArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) исходной модели. Эта модель была импортирована из другого аккаунта Amazon Web Services для создания модели распознавателя сущностей в вашем аккаунте Amazon Web Services.

FlywheelArn -> (строка)

Amazon Resource Number (ARN) флипвилла

OutputDataConfig -> (структура)

Конфигурация вывода данных.

FlywheelStatsS3Prefix -> (строка)

Префикс Amazon S3 для расположения озера данных статистики флипвилла.

NextToken -> (строка)

Идентифицирует следующую страницу результатов для возврата.

© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.

END_OF_DOCUMENT_MARKER

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API