Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Verwendung einer Textdatei zur Erstellung eines benutzerdefinierten medizinischen Vokabulars
<a name="create-med-custom-vocabulary"></a>

Um ein benutzerdefiniertes Vokabular zu erstellen, müssen Sie eine Textdatei vorbereitet haben, die eine Sammlung von Wörtern oder Ausdrücken enthält. Amazon Transcribe Medical verwendet diese Textdatei, um ein benutzerdefiniertes Vokabular zu erstellen, mit dem Sie die Transkriptionsgenauigkeit dieser Wörter oder Ausdrücke verbessern können. Sie können mithilfe der [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_CreateMedicalVocabulary.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_CreateMedicalVocabulary.html)API oder der Amazon Transcribe Medical Console ein benutzerdefiniertes Vokabular erstellen.

## AWS-Managementkonsole
<a name="create-med-custom-vocab-console"></a>

Um das zu verwenden, AWS-Managementkonsole um ein benutzerdefiniertes Vokabular zu erstellen, geben Sie den Amazon S3 URI der Textdatei an, die Ihre Wörter oder Ausdrücke enthält.

1. Melden Sie sich an der [AWS-Managementkonsole](https://console.aws.amazon.com/transcribe/) an.

1. Wählen Sie im Navigationsbereich unter Amazon Transcribe Medizinisch die Option **Benutzerdefiniertes Vokabular** aus.

1. Wählen Sie unter **Name**in den **Vokabular-Einstellungen** einen Namen für Ihr benutzerdefiniertes Vokabular.

1. Geben Sie den Speicherort Ihrer Audio- oder Videodatei in Amazon S3 an:
   + Geben Sie für den **Speicherort der Vokabular-Eingabedatei auf S3** unter **Vokabular-Einstellungen** den Amazon S3 -URI an, der die Textdatei identifiziert, die Sie zur Erstellung Ihres benutzerdefinierten Vokabulars verwenden werden.
   + Wählen Sie für den **Speicherort der Vokalbulareingabedatei in S3 **die Option **S3 durchsuchen**, um nach der Textdatei zu suchen und sie auszuwählen.

1. Wählen Sie **Vokabular erstellen**.

Sie können den Bearbeitungsstatus Ihres benutzerdefinierten Vokabulars unter AWS-Managementkonsole einsehen.

## API
<a name="create-med-custom-vocab-api"></a>

**So erstellen Sie ein benutzerdefiniertes medizinisches Vokabular (API)**
+ Für die [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartTranscriptionJob.html)-API geben Sie Folgendes an.

  1. Legen Sie für `LanguageCode` die Option `en-US` fest.

  1. Geben Sie für `VocabularyFileUri` den Amazon S3 Speicherort der Textdatei an, mit der Sie Ihr benutzerdefiniertes Vokabular definieren.

  1. Geben Sie unter `VocabularyName` einen Namen für Ihr benutzerdefiniertes Vokabular an. Der Name, den Sie angeben, muss innerhalb Ihres eindeutig sein AWS-Konto.

Um den Verarbeitungsstatus Ihres benutzerdefinierten Vokabulars zu sehen, verwenden Sie die [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_GetMedicalVocabulary.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_GetMedicalVocabulary.html)-API.

Im Folgenden finden Sie eine Beispielanforderung, mit der AWS SDK für Python (Boto3) Sie ein benutzerdefiniertes Vokabular erstellen können.

```
from __future__ import print_function
import time
import boto3  
transcribe = boto3.client('transcribe', '{{us-west-2}}')
vocab_name = "{{my-first-vocabulary}}"
response = transcribe.create_medical_vocabulary(
    VocabularyName = job_name,
    VocabularyFileUri = 's3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-vocabularies}}/{{my-vocabulary-table}}.txt'
    LanguageCode = 'en-US',
  )
  
while True:
    status = transcribe.get_medical_vocabulary(VocabularyName = vocab_name)
    if status['VocabularyState'] in ['READY', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)
```

## AWS CLI
<a name="create-med-custom-vocab-cli"></a>

**Um die Sprecherpartitionierung in einem Batch-Transkriptionsauftrag zu aktivieren (AWS CLI)**
+ Führen Sie folgenden Code aus.

  ```
  aws transcribe create-medical-vocabulary \
  --vocabulary-name {{my-first-vocabulary}} \ 
  --vocabulary-file-uri s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-vocabularies}}/{{my-vocabulary-file}}.txt \
  --language-code {{en-US}}
  ```