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# Analyse en temps réel pour la reconnaissance d'entités personnalisées (API)
<a name="detecting-cer-real-time-api"></a>

Vous pouvez utiliser l'API Amazon Comprehend pour exécuter une analyse en temps réel avec un modèle personnalisé. Tout d'abord, vous créez un point de terminaison pour exécuter l'analyse en temps réel. Après avoir créé le point de terminaison, vous exécutez l'analyse en temps réel.

Pour plus d'informations sur le provisionnement du débit des terminaux et les coûts associés, consultez. [Utilisation des points de terminaison Amazon Comprehend](using-endpoints.md)

**Topics**
+ [Création d'un point de terminaison pour la détection d'entités personnalisées](#detecting-cer-real-time-create-endpoint-api)
+ [Exécution de la détection d'entités personnalisées en temps réel](#detecting-cer-real-time-run)

## Création d'un point de terminaison pour la détection d'entités personnalisées
<a name="detecting-cer-real-time-create-endpoint-api"></a>

Pour plus d'informations sur les coûts associés aux points de terminaison, consultez[Utilisation des points de terminaison Amazon Comprehend](using-endpoints.md).

### Création d'un point de terminaison avec AWS CLI
<a name="detecting-cer-real-time-create-endpoint-examples"></a>

Pour créer un point de terminaison à l'aide de AWS CLI, utilisez la `create-endpoint` commande :

```
$ aws comprehend create-endpoint \
> --desired-inference-units number of inference units \
> --endpoint-name endpoint name \
> --model-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:model/example \
> --tags Key=Key,Value=Value
```

Si votre commande aboutit, Amazon Comprehend répond avec l'ARN du point de terminaison :

```
{
   "EndpointArn": "Arn"
}
```

Pour plus d'informations sur cette commande, ses arguments de paramètres et sa sortie, consultez [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/comprehend/create-endpoint.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/comprehend/create-endpoint.html)la référence des AWS CLI commandes.

## Exécution de la détection d'entités personnalisées en temps réel
<a name="detecting-cer-real-time-run"></a>

Après avoir créé un point de terminaison pour votre modèle de reconnaissance d'entité personnalisé, vous utilisez le point de terminaison pour exécuter l'opération [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectEntities.html)d'API. Vous pouvez saisir du texte à l'aide du `bytes` paramètre `text` or. Entrez les autres types d'entrée à l'aide du `bytes` paramètre.

Pour les fichiers image et les fichiers PDF, vous pouvez utiliser le `DocumentReaderConfig` paramètre pour remplacer les actions d'extraction de texte par défaut. Pour en savoir plus, consultez [Configuration des options d'extraction de texte](idp-set-textract-options.md).

### Détection d'entités dans le texte à l'aide du AWS CLI
<a name="detecting-cer-real-time-run-cli1"></a>

Pour détecter des entités personnalisées dans le texte, exécutez la `detect-entities` commande avec le texte saisi dans le `text` paramètre.

**Example : utilisez la CLI pour détecter les entités dans le texte saisi**  

```
$ aws comprehend detect-entities \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --text  "Andy Jassy is the CEO of Amazon."
```
Si votre commande aboutit, Amazon Comprehend répond par l'analyse. Pour chaque entité détectée par Amazon Comprehend, celui-ci fournit le type d'entité, le texte, l'emplacement et le score de confiance.

### Détection d'entités dans des documents semi-structurés à l'aide du AWS CLI
<a name="detecting-cer-real-time-run-cli2"></a>

Pour détecter des entités personnalisées dans un fichier PDF, Word ou image, exécutez la `detect-entities` commande avec le fichier d'entrée dans le `bytes` paramètre.

**Example : utilisez la CLI pour détecter les entités dans un fichier image**  
Cet exemple montre comment transmettre le fichier image à l'aide de l'`fileb`option permettant de coder les octets de l'image en base64. Pour plus d'informations, consultez la section [Objets binaires volumineux](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-usage-parameters-types.html#parameter-type-blob) dans le guide de AWS Command Line Interface l'utilisateur.   
Cet exemple transmet également un fichier JSON nommé `config.json` pour définir les options d'extraction de texte.  

```
$ aws comprehend detect-entities \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --bytes fileb://image1.jpg   \
> --document-reader-config file://config.json
```
Le fichier **config.json** contient le contenu suivant.  

```
 {
    "DocumentReadMode": "FORCE_DOCUMENT_READ_ACTION",
    "DocumentReadAction": "TEXTRACT_DETECT_DOCUMENT_TEXT"    
 }
```

Pour plus d'informations sur la syntaxe des commandes, consultez [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectEntities.html)le manuel *Amazon Comprehend API Reference*.