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# Líneas y palabras de texto
<a name="how-it-works-lines-words"></a>

El texto detectado devuelto por las operaciones de Amazon Textract Texact se devuelve en una lista de[Block](API_Block.md)objects. Estos objetos representan líneas de texto o palabras textuales que se detectan en una página de documento. El texto siguiente muestra dos líneas de texto hechas de varias palabras.

Esto es texto.

En dos líneas separadas.

El texto detectado se devuelve en el`Text`de un`Block`object. La`BlockType`determina si el texto es una línea de texto (LINE) o una palabra (WORD). UNA*WORD*es uno o varios caracteres en alfabeto latino básico ISO que no están separados por espacios. UNA*LÍNEA*es una cadena de palabras contiguas y delimitadas por tabulaciones.

 Además, Amazon Textract Texact determinará si un fragmento de texto se ha escrito a mano o se imprimió utilizando el`TextTypes`. Estos devuelven como ESCRITURA A MANO e IMPRESOS respectivamente. 

El otro`Block`las propiedades son comunes a todos los tipos de bloques, como la información de ID, confianza y geometría. Para obtener más información, consulte [Objetos de respuesta de detección de texto y análisis de documentos](how-it-works-document-layout.md). 

Para detectar solo líneas y palabras, puede utilizar[DetectDocumentText](API_DetectDocumentText.md)o[StartDocumentTextDetection](API_StartDocumentTextDetection.md). Para obtener más información, consulte [Detección de texto](how-it-works-detecting.md). Para obtener el texto detectado (líneas y palabras) e información sobre cómo se relaciona con otras partes del documento, como tablas, puede utilizar[AnalyzeDocument](API_AnalyzeDocument.md)o[StartDocumentAnalysis](API_StartDocumentAnalysis.md). Para obtener más información, consulte [Análisis de documentos](how-it-works-analyzing.md).

`PAGE`,`LINE`, y`WORD`los bloques están relacionados entre sí en una relación de padre a hijo. UNA`PAGE`block es el principal de todos`LINE`objetos de bloque en una página de documento. Debido a que una LINE puede tener una o más palabras, la`Relationships`array para un bloque LINE almacena los ID de los bloques WORD secundarios que componen la línea de texto. 

En el siguiente diagrama, se muestra cómo la línea*Hello, world.*del texto*Hello, world. ¿Cómo estás?*está representado por`Block`objects. 

![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/textract/latest/dg/images/hieroglyph-text-detection.png)




A continuación se muestra la salida JSON de`DetectDocumentText`cuando la frase*Hello, world. ¿Cómo estás?*se detecta. El primer ejemplo es el JSON de la página del documento. Tenga en cuenta cómo los ID CHILD le permiten navegar por el documento.

```
{
    "Geometry": {...}, 
    "Relationships": [
        {
            "Type": "CHILD", 
            "Ids": [
                "d7fbd604-d609-4d69-857d-247a3f591238", // Line - Hello, world.
                "b6c19a93-6493-4d8e-958f-853c8f7ca055" //  Line - How are you?
            ]
        }
    ], 
    "BlockType": "PAGE", 
    "Id": "56ec1d77-171f-4881-9852-2b5b7e761608"
},
```

El siguiente es el JSON de los bloques LINE que componen la línea «Hola, Mundo»: 

```
{
    "Relationships": [
        {
            "Type": "CHILD", 
            "Ids": [
                "7f97e2ca-063e-47a8-981c-8beee31afc01", // Word - Hello,
                "4b990aa0-af96-4369-b90f-dbe02538ed21"  // Word - world.
            ]
        }
    ], 
    "Confidence": 99.63229370117188, 
    "Geometry": {...}, 
    "Text": "Hello, world.", 
    "BlockType": "LINE", 
    "Id": "d7fbd604-d609-4d69-857d-247a3f591238"
},
```

El siguiente es el JSON del bloque WORD de la palabra*Hello,*: 

```
{
    "Geometry": {...}, 
    "Text": "Hello,", 
    "TextType": "PRINTED",
    "BlockType": "WORD", 
    "Confidence": 99.74746704101562, 
    "Id": "7f97e2ca-063e-47a8-981c-8beee31afc01"
},
```

El JSON final es el bloque WORD de la palabra*world.*:

```
{
    "Geometry": {...}, 
    "Text": "world.",
    "TextType": "PRINTED",
    "BlockType": "WORD", 
    "Confidence": 99.5171127319336, 
    "Id": "4b990aa0-af96-4369-b90f-dbe02538ed21"
},
```