start-entities-detection-job

Описание

Запускает асинхронную задачу обнаружения сущностей для набора документов. Используйте операцию для отслеживания статуса задачи.

Этот API может использоваться для стандартного обнаружения сущностей или для распознавания пользовательских сущностей. Для использования распознавания пользовательских сущностей необходимо использовать необязательный параметр EntityRecognizerArn для предоставления доступа к распознавателю, используемому для обнаружения пользовательской сущности.

См. также: Документацию AWS API

Синтаксис

  start-entities-detection-job
--input-data-config <value>
--output-data-config <value>
--data-access-role-arn <value>
[--job-name <value>]
[--entity-recognizer-arn <value>]
--language-code <value>
[--client-request-token <value>]
[--volume-kms-key-id <value>]
[--vpc-config <value>]
[--tags <value>]
[--flywheel-arn <value>]
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--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

--input-data-config (структура)

Сокращенная запись:

S3Uri=string,InputFormat=string,DocumentReaderConfig={DocumentReadAction=string,DocumentReadMode=string,FeatureTypes=[string,string]}

Синтаксис JSON:

{
  "S3Uri": "string",
  "InputFormat": "ONE_DOC_PER_FILE"|"ONE_DOC_PER_LINE",
  "DocumentReaderConfig": {
    "DocumentReadAction": "TEXTRACT_DETECT_DOCUMENT_TEXT"|"TEXTRACT_ANALYZE_DOCUMENT",
    "DocumentReadMode": "SERVICE_DEFAULT"|"FORCE_DOCUMENT_READ_ACTION",
    "FeatureTypes": ["TABLES"|"FORMS", ...]
  }
}

--output-data-config (структура)

Сокращенная запись:

S3Uri=string,KmsKeyId=string

Синтаксис JSON:

{
  "S3Uri": "string",
  "KmsKeyId": "string"
}

--data-access-role-arn (строка)

--job-name (строка)

--entity-recognizer-arn (строка)

--language-code (строка)

--client-request-token (строка)

--volume-kms-key-id (строка)

--vpc-config (структура)

Сокращенная запись:

SecurityGroupIds=string,string,Subnets=string,string

Синтаксис JSON:

{
  "SecurityGroupIds": ["string", ...],
  "Subnets": ["string", ...]
}

--tags (список)

Сокращенная запись:

Key=string,Value=string ...

Синтаксис JSON:

[
  {
    "Key": "string",
    "Value": "string"
  }
  ...
]

--flywheel-arn (строка)

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

--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 output он проверит входные данные команды и вернёт пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не является стабильным между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Общие параметры

--debug (boolean)

Включить отладочную запись в журнал.

--endpoint-url (string)

Переопределить адрес по умолчанию команды заданным адресом.

--no-verify-ssl (boolean)

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

--no-paginate (boolean)

Отключить автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.

--output (string)

Стиль форматирования вывода команд.

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

--query (string)

Запрос JMESPath для фильтрации данных ответа.

--profile (string)

Использовать определённый профиль из файла учетных данных.

--region (string)

Регион для использования. Переопределяет параметры из конфигурации/окружения.

--version (string)

Отобразить версию этого инструмента.

--color (string)

Включить/отключить цветной вывод.

• on
• off
• auto

--no-sign-request (boolean)

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

--ca-bundle (string)

Файл сертификатов CA для проверки SSL-сертификатов. Переопределяет параметры из конфигурации/окружения.

--cli-read-timeout (int)

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

--cli-connect-timeout (int)

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

--cli-binary-format (string)

Стиль форматирования, используемый для двоичных блоков. По умолчанию используется формат base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены в виде закодированной строкой base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны быть переданы буквально. При предоставлении содержимого из файла, относящегося к двоичному блоку, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичный и использовать содержимое файла напрямую независимо от настроек 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 (boolean)

Отключить выгрузку данных с помощью кли-пейджера.

--cli-auto-prompt (boolean)

Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (boolean)

Отключить автоматическое запросы параметров ввода CLI.

Примеры

Пример 1: Запуск стандартной задачи обнаружения сущностей с помощью предварительно обученной модели

Следующий start-entities-detection-job пример запускает асинхронную задачу обнаружения сущностей для всех файлов, расположенных по адресу, указанному тегом --input-data-config. Ведро S3 в этом примере содержит Sampletext1.txt, Sampletext2.txt и Sampletext3.txt. По завершении задачи папка output помещается в место, указанное тегом --output-data-config. Папка содержит output.txt, которая перечисляет все обнаруженные именованные сущности в каждом текстовом файле, а также оценку уверенности предварительно обученной модели для каждого прогноза. Вывод в формате JSON выводится в одну строку на каждый входной файл, но здесь отформатирован для лучшей читаемости.

aws comprehend start-entities-detection-job \
    --job-name entitiestest \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
    --data-access-role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-example-role \
    --language-code en

Содержимое Sampletext1.txt:

"Hello Zhang Wei, I am John. Your AnyCompany Financial Services, LLC credit card account 1111-XXXX-1111-XXXX has a minimum payment of $24.53 that is due by July 31st."

Содержимое Sampletext2.txt:

"Dear Max, based on your autopay settings for your account example1.org account, we will withdraw your payment on the due date from your bank account number XXXXXX1111 with the routing number XXXXX0000. "

Содержимое Sampletext3.txt:

"Jane, please submit any customer feedback from this weekend to AnySpa, 123 Main St, Anywhere and send comments to Alice at AnySpa@example.com."

Вывод:

{
    "JobId": "123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/123456abcdeb0e11022f22a11EXAMPLE",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Содержимое output.txt с отступами для лучшей читаемости:

{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 6,
    "EndOffset": 15,
    "Score": 0.9994006636420306,
    "Text": "Zhang Wei",
    "Type": "PERSON"
    },
    {
    "BeginOffset": 22,
    "EndOffset": 26,
    "Score": 0.9976647915128143,
    "Text": "John",
    "Type": "PERSON"
    },
    {
    "BeginOffset": 33,
    "EndOffset": 67,
    "Score": 0.9984608700836206,
    "Text": "AnyCompany Financial Services, LLC",
    "Type": "ORGANIZATION"
    },
    {
    "BeginOffset": 88,
    "EndOffset": 107,
    "Score": 0.9868521019555556,
    "Text": "1111-XXXX-1111-XXXX",
    "Type": "OTHER"
    },
    {
    "BeginOffset": 133,
    "EndOffset": 139,
    "Score": 0.998242565709204,
    "Text": "$24.53",
    "Type": "QUANTITY"
    },
    {
    "BeginOffset": 155,
    "EndOffset": 164,
    "Score": 0.9993039263159287,
    "Text": "July 31st",
    "Type": "DATE"
    }
],
"File": "SampleText1.txt",
"Line": 0
}
{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 5,
    "EndOffset": 8,
    "Score": 0.9866232147545232,
    "Text": "Max",
    "Type": "PERSON"
    },
    {
    "BeginOffset": 156,
    "EndOffset": 166,
    "Score": 0.9797723450933329,
    "Text": "XXXXXX1111",
    "Type": "OTHER"
    },
    {
    "BeginOffset": 191,
    "EndOffset": 200,
    "Score": 0.9247838572396843,
    "Text": "XXXXX0000",
    "Type": "OTHER"
    }
],
"File": "SampleText2.txt",
"Line": 0
}
{
 "Entities": [
    {
    "Score": 0.9990532994270325,
    "Type": "PERSON",
    "Text": "Jane",
    "BeginOffset": 0,
    "EndOffset": 4
    },
    {
    "Score": 0.9519651532173157,
    "Type": "DATE",
    "Text": "this weekend",
    "BeginOffset": 47,
    "EndOffset": 59
    },
    {
    "Score": 0.5566426515579224,
    "Type": "ORGANIZATION",
    "Text": "AnySpa",
    "BeginOffset": 63,
    "EndOffset": 69
    },
    {
    "Score": 0.8059805631637573,
    "Type": "LOCATION",
    "Text": "123 Main St, Anywhere",
    "BeginOffset": 71,
    "EndOffset": 92
    },
    {
    "Score": 0.998830258846283,
    "Type": "PERSON",
    "Text": "Alice",
    "BeginOffset": 114,
    "EndOffset": 119
    },
    {
    "Score": 0.997818112373352,
    "Type": "OTHER",
    "Text": "AnySpa@example.com",
    "BeginOffset": 123,
    "EndOffset": 138
    }
    ],
    "File": "SampleText3.txt",
    "Line": 0
}

Дополнительную информацию см. в разделе Асинхронный анализ для Amazon Comprehend insights в Руководстве разработчика Amazon Comprehend.

Пример 2: Запуск задачи обнаружения пользовательских сущностей

Следующий start-entities-detection-job пример запускает асинхронную задачу обнаружения пользовательских сущностей для всех файлов, расположенных по адресу, указанному тегом --input-data-config. В этом примере ведро S3 содержит SampleFeedback1.txt, SampleFeedback2.txt и SampleFeedback3.txt. Модель распознавания сущностей была обучена на отзывах службы поддержки клиентов для распознавания имён устройств. По завершении задачи папка output помещается по адресу, указанному тегом --output-data-config. Папка содержит output.txt, которая перечисляет все обнаруженные именованные сущности в каждом текстовом файле, а также оценку уверенности предварительно обученной модели для каждого прогноза. Вывод в формате JSON выводится в одну строку на каждый файл, но здесь отформатирован для лучшей читаемости.

aws comprehend start-entities-detection-job \
    --job-name customentitiestest \
    --entity-recognizer-arn "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entity-recognizer/entityrecognizer" \
    --language-code en \
    --input-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/jobdata/" \
    --output-data-config "S3Uri=s3://amzn-s3-demo-destination-bucket/testfolder/" \
    --data-access-role-arn "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-IOrole"

Содержимое SampleFeedback1.txt:

"I've been on the AnyPhone app have had issues for 24 hours when trying to pay bill. Cannot make payment. Sigh. | Oh man! Lets get that app up and running. DM me, and we can get to work!"

Содержимое SampleFeedback2.txt:

"Hi, I have a discrepancy with my new bill. Could we get it sorted out? A rep added stuff I didnt sign up for when I did my AnyPhone 10 upgrade. | We can absolutely get this sorted!"

Содержимое SampleFeedback3.txt:

"Is the by 1 get 1 free AnySmartPhone promo still going on? | Hi Christian! It ended yesterday, send us a DM if you have any questions and we can take a look at your options!"

Вывод:

{
    "JobId": "019ea9edac758806850fa8a79ff83021",
    "JobArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:entities-detection-job/019ea9edac758806850fa8a79ff83021",
    "JobStatus": "SUBMITTED"
}

Содержимое output.txt с отступами для лучшей читаемости:

{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 17,
    "EndOffset": 25,
    "Score": 0.9999728210205924,
    "Text": "AnyPhone",
    "Type": "DEVICE"
    }
],
"File": "SampleFeedback1.txt",
"Line": 0
}
{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 123,
    "EndOffset": 133,
    "Score": 0.9999892116761524,
    "Text": "AnyPhone 10",
    "Type": "DEVICE"
    }
],
"File": "SampleFeedback2.txt",
"Line": 0
}
{
"Entities": [
    {
    "BeginOffset": 23,
    "EndOffset": 35,
    "Score": 0.9999971389852362,
    "Text": "AnySmartPhone",
    "Type": "DEVICE"
    }
],
"File": "SampleFeedback3.txt",
"Line": 0
}

Дополнительную информацию см. в разделе Распознавание пользовательских сущностей в Руководстве разработчика Amazon Comprehend.

Вывод

JobId -> (строка)

JobArn -> (строка)

JobStatus -> (строка)

EntityRecognizerArn -> (строка)