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# Utilizzo dell'API Amazon Comprehend
L'API Amazon Comprehend supporta le operazioni per eseguire analisi in tempo reale (sincrone) e operazioni per avviare e gestire processi di analisi asincroni.
Puoi utilizzare direttamente gli operatori dell'API Amazon Comprehend oppure puoi utilizzare la CLI o una delle. SDKs Gli esempi in questo capitolo utilizzano la CLI, l'SDK Python e l'SDK Java.
Per eseguire gli esempi AWS CLI e Python, è necessario installare. AWS CLI Per ulteriori informazioni, consulta [Configura il AWS Command Line Interface (AWS CLI)](setting-up.md#setup-awscli).
Per eseguire gli esempi Java, è necessario installare. AWS SDK per Java Per istruzioni sull'installazione dell'SDK per Java, [consulta Configurare AWS l'SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/setup.html) per Java.
**Topics**
+ [Utilizzo di Amazon Comprehend con un SDK AWS](sdk-general-information-section.md)
+ [Analisi in tempo reale tramite l'API](using-api-sync.md)
+ [Lavori di analisi asincrona utilizzando l'API](api-async.md)
# Utilizzo di Amazon Comprehend con un SDK AWS
AWS i kit di sviluppo software (SDKs) sono disponibili per molti linguaggi di programmazione più diffusi. Ogni SDK fornisce un’API, esempi di codice e documentazione che facilitano agli sviluppatori la creazione di applicazioni nel loro linguaggio preferito.
| Documentazione sugli SDK | Esempi di codice |
| --- | --- |
| [AWS SDK per C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-cpp) | [AWS SDK per C\$1\$1 esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp) |
| [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli) | [AWS CLI esempi di codice](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/cli_2_code_examples.html) |
| [AWS SDK per Go](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go) | [AWS SDK per Go esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/gov2) |
| [AWS SDK per Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java) | [AWS SDK per Java esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2) |
| [AWS SDK per JavaScript](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript) | [AWS SDK per JavaScript esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3) |
| [AWS SDK per Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-kotlin) | [AWS SDK per Kotlin esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin) |
| [AWS SDK per .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net) | [AWS SDK per .NET esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3) |
| [AWS SDK per PHP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-php) | [AWS SDK per PHP esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php) |
| [AWS Strumenti per PowerShell](https://docs.aws.amazon.com/powershell) | [AWS Strumenti per PowerShell esempi di codice](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/powershell_5_code_examples.html) |
| [AWS SDK per Python (Boto3)](https://docs.aws.amazon.com/pythonsdk) | [AWS SDK per Python (Boto3) esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python) |
| [AWS SDK per Ruby](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-ruby) | [AWS SDK per Ruby esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/ruby) |
| [AWS SDK per Rust](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-rust) | [AWS SDK per Rust esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/rustv1) |
| [AWS SDK per SAP ABAP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sapabap) | [AWS SDK per SAP ABAP esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap) |
| [AWS SDK per Swift](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-swift) | [AWS SDK per Swift esempi di codice](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift) |
**Esempio di disponibilità**
Non riesci a trovare quello che ti serve? Richiedi un esempio di codice utilizzando il link **Fornisci un feedback** nella parte inferiore di questa pagina.
# Analisi in tempo reale tramite l'API
Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare l'API Amazon Comprehend per l'analisi in tempo reale, utilizzando e AWS SDKs per .NET, Java e Python. AWS CLI Usa gli esempi per conoscere le operazioni sincrone di Amazon Comprehend e come elementi costitutivi per le tue applicazioni.
Negli esempi di .NET riportati in questa sezione viene utilizzato [AWS SDK per .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html). Puoi usarli [AWS Toolkit for Visual Studio](https://docs.aws.amazon.com/AWSToolkitVS/latest/UserGuide/welcome.html)per sviluppare AWS applicazioni usando.NET. Include modelli utili e AWS Explorer per la distribuzione di applicazioni e la gestione dei servizi. Per una prospettiva da sviluppatore.NET AWS, consulta la [AWS guida per gli sviluppatori.NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html).
**Topics**
+ [Rilevare la lingua dominante](#get-started-api-dominant-language)
+ [Rilevamento di entità denominate](#get-started-api-entities)
+ [Rilevamento delle frasi chiave](#get-started-api-key-phrases)
+ [Determinare il sentimento](#get-started-api-sentiment)
+ [Analisi in tempo reale per un sentiment mirato](#get-started-api-targeted-sentiment)
+ [Rilevamento della sintassi](#get-started-api-syntax)
+ [Batch in tempo reale APIs](#get-started-batch)
## Rilevare la lingua dominante
Per determinare la lingua dominante utilizzata nel testo, utilizzare l'[DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectDominantLanguage.html)operazione. Per rilevare la lingua dominante in un massimo di 25 documenti in un batch, utilizzate l'[BatchDetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectDominantLanguage.html)operazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Batch in tempo reale APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Usando il AWS Command Line Interface](#get-started-api-dominant-language-cli)
+ [Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET](#get-started-api-dominant-language-java)
### Usando il AWS Command Line Interface
Nell'esempio seguente viene illustrato l'utilizzo dell'`DetectDominantLanguage`operazione con. AWS CLI
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend detect-dominant-language \
--region region \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
```
{
"Languages": [
{
"LanguageCode": "en",
"Score": 0.9793661236763
}
]
}
```
### Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET
Per esempi SDK su come determinare la lingua dominante, consulta. [Utilizzo `DetectDominantLanguage` con un AWS SDK o una CLI](example_comprehend_DetectDominantLanguage_section.md)
## Rilevamento di entità denominate
Per determinare le entità denominate in un documento, utilizzate l'[DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectEntities.html)operazione. Per rilevare entità in un massimo di 25 documenti in un batch, utilizzate l'[BatchDetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntities.html)operazione. Per ulteriori informazioni, consulta [Batch in tempo reale APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Usando il AWS Command Line Interface](#get-started-api-entities-cli)
+ [Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET](#get-started-api-entities-java)
### Usando il AWS Command Line Interface
Nell'esempio seguente viene illustrato l'utilizzo dell'`DetectEntities`operazione utilizzando. AWS CLIÈ necessario specificare la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend detect-entities \
--region region \
--language-code "en" \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
```
{
"Entities": [
{
"Text": "today",
"Score": 0.97,
"Type": "DATE",
"BeginOffset": 14,
"EndOffset": 19
},
{
"Text": "Seattle",
"Score": 0.95,
"Type": "LOCATION",
"BeginOffset": 23,
"EndOffset": 30
}
],
"LanguageCode": "en"
}
```
### Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET
Per esempi SDK su come determinare la lingua dominante, consulta. [Utilizzo `DetectEntities` con un AWS SDK o una CLI](example_comprehend_DetectEntities_section.md)
## Rilevamento delle frasi chiave
Per determinare i sostantivi chiave usati nel testo, usate l'operazione. [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectKeyPhrases.html) Per rilevare i sostantivi chiave in un massimo di 25 documenti in un batch, utilizzate l'operazione. [BatchDetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectKeyPhrases.html) Per ulteriori informazioni, consulta [Batch in tempo reale APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Usando il AWS Command Line Interface](#get-started-api-key-phrases-cli)
+ [Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET](#get-started-api-key-phrases-java)
### Usando il AWS Command Line Interface
Nell'esempio seguente viene illustrato l'utilizzo dell'`DetectKeyPhrases`operazione con. AWS CLIÈ necessario specificare la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend detect-key-phrases \
--region region \
--language-code "en" \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
```
{
"LanguageCode": "en",
"KeyPhrases": [
{
"Text": "today",
"Score": 0.89,
"BeginOffset": 14,
"EndOffset": 19
},
{
"Text": "Seattle",
"Score": 0.91,
"BeginOffset": 23,
"EndOffset": 30
}
]
}
```
### Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET
Per esempi SDK che rilevano frasi chiave, consulta. [Utilizzo `DetectKeyPhrases` con un AWS SDK o una CLI](example_comprehend_DetectKeyPhrases_section.md)
## Determinare il sentimento
Amazon Comprehend fornisce le seguenti operazioni API per l'analisi del sentiment:
+ [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectSentiment.html)— Determina il sentimento emotivo generale di un documento.
+ [BatchDetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectSentiment.html)— Determina il sentimento generale in un massimo di 25 documenti in batch. Per ulteriori informazioni, consulta [Batch in tempo reale APIs](#get-started-batch)
+ [StartSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartSentimentDetectionJob.html)— Avvia un processo asincrono di rilevamento del sentiment per una raccolta di documenti.
+ [ListSentimentDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListSentimentDetectionJobs.html)— Restituisce l'elenco dei lavori di rilevamento dei sentimenti che hai inviato.
+ [DescribeSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeSentimentDetectionJob.html)— Ottiene le proprietà (incluso lo stato) associate al lavoro di rilevamento del sentiment specificato.
+ [StopSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StopSentimentDetectionJob.html)— Interrompe il processo di sentiment in corso specificato.
**Topics**
+ [Usando il AWS Command Line Interface](#get-started-api-sentiment-cli)
+ [Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET](#get-started-api-sentiment-java)
### Usando il AWS Command Line Interface
Nell'esempio seguente viene illustrato l'utilizzo dell'`DetectSentiment`operazione con. AWS CLI Questo esempio specifica la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend detect-sentiment \
--region region \
--language-code "en" \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
```
{
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.014585512690246105,
"Positive": 0.31592071056365967,
"Neutral": 0.5985543131828308,
"Negative": 0.07093945890665054
},
"Sentiment": "NEUTRAL",
"LanguageCode": "en"
}
```
### Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET
Per esempi SDK che determinano il sentimento del testo in ingresso, consulta. [Utilizzo `DetectSentiment` con un AWS SDK o una CLI](example_comprehend_DetectSentiment_section.md)
## Analisi in tempo reale per un sentiment mirato
Amazon Comprehend fornisce le seguenti operazioni API per l'analisi mirata del sentiment in tempo reale:
+ [DetectTargetedSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectTargetedSentiment.html)— Analizza il sentiment delle entità menzionate in un documento.
+ [BatchDetectTargetedSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectTargetedSentiment.html)— Analizza il sentiment mirato per un massimo di 25 documenti in batch. Per ulteriori informazioni, consulta [Batch in tempo reale APIs](#get-started-batch)
Se il testo che stai analizzando non include alcun sentimento mirato[Tipi di entità](how-targeted-sentiment.md#how-targeted-sentiment-entities), l'API restituisce un array Entities vuoto.
### Usando il AWS Command Line Interface
Nell'esempio seguente viene illustrato l'utilizzo dell'`DetectTargetedSentiment`operazione con. AWS CLI Questo esempio specifica la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend detect-targeted-sentiment \
--region region \
--language-code "en" \
--text "The burger was cooked perfectly but it was cold. The service was OK."
```
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
```
{
"Entities": [
{
"DescriptiveMentionIndex": [
0
],
"Mentions": [
{
"BeginOffset": 4,
"EndOffset": 10,
"Score": 1,
"GroupScore": 1,
"Text": "burger",
"Type": "OTHER",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "POSITIVE",
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.001515,
"Negative": 0.000822,
"Neutral": 0.000243,
"Positive": 0.99742
}
}
},
{
"BeginOffset": 36,
"EndOffset": 38,
"Score": 0.999843,
"GroupScore": 0.999661,
"Text": "it",
"Type": "OTHER",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "NEGATIVE",
"SentimentScore": {
"Mixed": 0,
"Negative": 0.999996,
"Neutral": 0.000004,
"Positive": 0
}
}
}
]
},
{
"DescriptiveMentionIndex": [
0
],
"Mentions": [
{
"BeginOffset": 53,
"EndOffset": 60,
"Score": 1,
"GroupScore": 1,
"Text": "service",
"Type": "ATTRIBUTE",
"MentionSentiment": {
"Sentiment": "NEUTRAL",
"SentimentScore": {
"Mixed": 0.000033,
"Negative": 0.000089,
"Neutral": 0.993325,
"Positive": 0.006553
}
}
}
]
}
]
}
```
## Rilevamento della sintassi
Per analizzare il testo per estrarre le singole parole e determinare le parti del discorso per ogni parola, usa l'operazione. [DetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectSyntax.html) Per analizzare la sintassi di un massimo di 25 documenti in un batch, utilizzate l'operazione. [BatchDetectSyntax](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectSyntax.html) Per ulteriori informazioni, consulta [Batch in tempo reale APIs](#get-started-batch).
**Topics**
+ [Usando il. AWS Command Line Interface](#get-started-api-syntax-cli)
+ [Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET](#get-started-api-syntax-java)
### Usando il. AWS Command Line Interface
Nell'esempio seguente viene illustrato l'utilizzo dell'`DetectSyntax`operazione con. AWS CLI Questo esempio specifica la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend detect-syntax \
--region region \
--language-code "en" \
--text "It is raining today in Seattle."
```
Amazon Comprehend risponde con quanto segue:
```
{
"SyntaxTokens": [
{
"Text": "It",
"EndOffset": 2,
"BeginOffset": 0,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PRON",
"Score": 0.8389829397201538
},
"TokenId": 1
},
{
"Text": "is",
"EndOffset": 5,
"BeginOffset": 3,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "AUX",
"Score": 0.9189288020133972
},
"TokenId": 2
},
{
"Text": "raining",
"EndOffset": 13,
"BeginOffset": 6,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "VERB",
"Score": 0.9977611303329468
},
"TokenId": 3
},
{
"Text": "today",
"EndOffset": 19,
"BeginOffset": 14,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "NOUN",
"Score": 0.9993606209754944
},
"TokenId": 4
},
{
"Text": "in",
"EndOffset": 22,
"BeginOffset": 20,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "ADP",
"Score": 0.9999061822891235
},
"TokenId": 5
},
{
"Text": "Seattle",
"EndOffset": 30,
"BeginOffset": 23,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PROPN",
"Score": 0.9940338730812073
},
"TokenId": 6
},
{
"Text": ".",
"EndOffset": 31,
"BeginOffset": 30,
"PartOfSpeech": {
"Tag": "PUNCT",
"Score": 0.9999997615814209
},
"TokenId": 7
}
]
}
```
### Utilizzando l' AWS SDK per Java SDK per Python o SDK per .NET
Per esempi SDK che rilevano la sintassi del testo di input, consulta. [Utilizzo `DetectSyntax` con un AWS SDK o una CLI](example_comprehend_DetectSyntax_section.md)
## Batch in tempo reale APIs
Per inviare batch composti da un massimo di 25 documenti, puoi utilizzare le operazioni batch in tempo reale di Amazon Comprehend. La chiamata di un'operazione batch è identica alla chiamata del singolo documento APIs per ogni documento della richiesta. L'utilizzo del batch APIs può migliorare le prestazioni delle applicazioni. Per ulteriori informazioni, consulta [Elaborazione sincrona di più documenti](concepts-processing-modes.md#how-batch).
**Topics**
+ [Elaborazione in batch con AWS CLI](#batch-cli)
+ [Elaborazione in batch con AWS SDK per .NET](#batch-csharp)
### Elaborazione in batch con AWS CLI
Questi esempi mostrano come utilizzare le operazioni dell'API batch utilizzando AWS Command Line Interface. Tutte le operazioni tranne `BatchDetectDominantLanguage` l'utilizzo del seguente file JSON `process.json` chiamato input. Per tale operazione l'`LanguageCode`entità non è inclusa.
Il terzo documento nel file JSON (`"$$$$$$$$"`) causerà un errore durante l'elaborazione in batch. È incluso in modo che le operazioni includano un [BatchItemError](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchItemError.html)nella risposta.
```
{
"LanguageCode": "en",
"TextList": [
"I have been living in Seattle for almost 4 years",
"It is raining today in Seattle",
"$$$$$$$$"
]
}
```
Gli esempi sono formattati per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
**Topics**
+ [Rileva la lingua dominante usando un batch ()AWS CLI](#batch-dominant-language)
+ [Rileva le entità utilizzando un batch (AWS CLI)](#batch-entities)
+ [Rileva le frasi chiave usando un batch ()AWS CLI](#batch-key-phrase)
+ [Rileva il sentimento usando un batch ()AWS CLI](#batch-sentiment)
#### Rileva la lingua dominante usando un batch ()AWS CLI
L'[BatchDetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectDominantLanguage.html)operazione determina la lingua dominante di ogni documento in un batch. Per un elenco delle lingue che Amazon Comprehend è in grado di rilevare, consulta. [Lingua dominante](how-languages.md) Il AWS CLI comando seguente richiama l'`BatchDetectDominantLanguage`operazione.
```
aws comprehend batch-detect-dominant-language \
--endpoint endpoint \
--region region \
--cli-input-json file://path to input file/process.json
```
Di seguito è riportata la risposta dell'`BatchDetectDominantLanguage`operazione:
```
{
"ResultList": [
{
"Index": 0,
"Languages":[
{
"LanguageCode":"en",
"Score": 0.99
}
]
},
{
"Index": 1
"Languages":[
{
"LanguageCode":"en",
"Score": 0.82
}
]
}
],
"ErrorList": [
{
"Index": 2,
"ErrorCode": "InternalServerException",
"ErrorMessage": "Unexpected Server Error. Please try again."
}
]
}
```
#### Rileva le entità utilizzando un batch (AWS CLI)
Utilizzate l'[BatchDetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntities.html)operazione per trovare le entità presenti in un batch di documenti. Per ulteriori informazioni sulle entità, consulta [Entità](how-entities.md). Il AWS CLI comando seguente richiama l'`BatchDetectEntities`operazione.
```
aws comprehend batch-detect-entities \
--endpoint endpoint \
--region region \
--cli-input-json file://path to input file/process.json
```
#### Rileva le frasi chiave usando un batch ()AWS CLI
L'[BatchDetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectKeyPhrases.html)operazione restituisce le frasi nominali chiave in un batch di documenti. Il AWS CLI comando seguente richiama l'operazione. `BatchDetectKeyNounPhrases`
```
aws comprehend batch-detect-key-phrases
--endpoint endpoint
--region region
--cli-input-json file://path to input file/process.json
```
#### Rileva il sentimento usando un batch ()AWS CLI
Rileva il sentimento generale di un batch di documenti utilizzando l'[BatchDetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectSentiment.html)operazione. Il AWS CLI comando seguente richiama l'`BatchDetectSentiment`operazione.
```
aws comprehend batch-detect-sentiment \
--endpoint endpoint \
--region region \
--cli-input-json file://path to input file/process.json
```
### Elaborazione in batch con AWS SDK per .NET
Il seguente programma di esempio mostra come utilizzare l'[BatchDetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntities.html)operazione con SDK per .NET. La risposta del server contiene un [BatchDetectEntitiesItemResult](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_BatchDetectEntitiesItemResult.html)oggetto per ogni documento che è stato elaborato correttamente. Se si verifica un errore nell'elaborazione di un documento, nella risposta verrà visualizzato un record nell'elenco degli errori. L'esempio recupera ogni documento con un errore e li invia nuovamente.
L'esempio.NET in questa sezione utilizza il [AWS SDK per .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html). È possibile utilizzarli [AWS Toolkit for Visual Studio](https://docs.aws.amazon.com/AWSToolkitVS/latest/UserGuide/welcome.html)per sviluppare AWS applicazioni utilizzando .NET. Include modelli utili e AWS Explorer per la distribuzione di applicazioni e la gestione dei servizi. Per una prospettiva da sviluppatore.NET AWS, consulta la [AWS guida per gli sviluppatori.NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net/latest/developer-guide/welcome.html).
```
using System;
using System.Collections.Generic;
using Amazon.Comprehend;
using Amazon.Comprehend.Model;
namespace Comprehend
{
class Program
{
// Helper method for printing properties
static private void PrintEntity(Entity entity)
{
Console.WriteLine(" Text: {0}, Type: {1}, Score: {2}, BeginOffset: {3} EndOffset: {4}",
entity.Text, entity.Type, entity.Score, entity.BeginOffset, entity.EndOffset);
}
static void Main(string[] args)
{
AmazonComprehendClient comprehendClient = new AmazonComprehendClient(Amazon.RegionEndpoint.USWest2);
List textList = new List()
{
{ "I love Seattle" },
{ "Today is Sunday" },
{ "Tomorrow is Monday" },
{ "I love Seattle" }
};
// Call detectEntities API
Console.WriteLine("Calling BatchDetectEntities");
BatchDetectEntitiesRequest batchDetectEntitiesRequest = new BatchDetectEntitiesRequest()
{
TextList = textList,
LanguageCode = "en"
};
BatchDetectEntitiesResponse batchDetectEntitiesResponse = comprehendClient.BatchDetectEntities(batchDetectEntitiesRequest);
foreach (BatchDetectEntitiesItemResult item in batchDetectEntitiesResponse.ResultList)
{
Console.WriteLine("Entities in {0}:", textList[item.Index]);
foreach (Entity entity in item.Entities)
PrintEntity(entity);
}
// check if we need to retry failed requests
if (batchDetectEntitiesResponse.ErrorList.Count != 0)
{
Console.WriteLine("Retrying Failed Requests");
List textToRetry = new List();
foreach(BatchItemError errorItem in batchDetectEntitiesResponse.ErrorList)
textToRetry.Add(textList[errorItem.Index]);
batchDetectEntitiesRequest = new BatchDetectEntitiesRequest()
{
TextList = textToRetry,
LanguageCode = "en"
};
batchDetectEntitiesResponse = comprehendClient.BatchDetectEntities(batchDetectEntitiesRequest);
foreach(BatchDetectEntitiesItemResult item in batchDetectEntitiesResponse.ResultList)
{
Console.WriteLine("Entities in {0}:", textList[item.Index]);
foreach (Entity entity in item.Entities)
PrintEntity(entity);
}
}
Console.WriteLine("End of DetectEntities");
}
}
}
```
# Lavori di analisi asincrona utilizzando l'API
I seguenti esempi utilizzano Amazon Comprehend asynchronous APIs per creare e gestire processi di analisi, utilizzando. AWS CLI
**Topics**
+ [Analisi asincrona per Amazon Comprehend Insights](api-async-insights.md)
+ [Analisi asincrona per un sentiment mirato](using-api-targeted-sentiment.md)
+ [Analisi asincrona per il rilevamento degli eventi](get-started-api-events.md)
+ [Analisi asincrona per la modellazione degli argomenti](get-started-topics.md)
# Analisi asincrona per Amazon Comprehend Insights
Le seguenti sezioni utilizzano l'API Amazon Comprehend per eseguire operazioni asincrone per analizzare le informazioni di Amazon Comprehend.
**Topics**
+ [Prerequisiti](#detect-topics-role-auth)
+ [Avvio di un lavoro di analisi](#how-start-job)
+ [Monitoraggio dei lavori di analisi](#how-monitor-progress)
+ [Ottenere i risultati dell'analisi](#how-get-results)
## Prerequisiti
I documenti devono essere in file di testo in formato UTF-8. Puoi inviare i tuoi documenti in due formati. Il formato utilizzato dipende dal tipo di documenti che si desidera analizzare, come descritto nella tabella seguente.
| Description | Formato |
| --- | --- |
| Ogni file contiene un documento di input. Questa opzione è ideale per raccolte di documenti di grandi dimensioni. | Un documento per file |
| L'input è costituito da uno o più file. Ogni riga di un file è considerata un documento. Questa opzione è ideale per documenti brevi, come i post sui social media. Ogni riga deve terminare con un'alimentazione di linea (LF,\$1n), un valore di ritorno (CR,\$1 r) o entrambi (CRLF,\$1 r\$1n). Non è possibile utilizzare il separatore di riga UTF-8 (u\$12028) per terminare una riga. | Un documento per riga |
Quando si avvia un lavoro di analisi, si specifica la posizione S3 per i dati di input. L'URI deve trovarsi nella stessa AWS regione dell'endpoint API che state chiamando. L'URI può puntare a un singolo file o può essere il prefisso per una raccolta di file di dati. Per ulteriori informazioni, consulta il tipo di [InputDataConfig](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_InputDataConfig.html)dati.
Devi concedere ad Amazon Comprehend l'accesso al bucket Amazon S3 che contiene la raccolta di documenti e i file di output. Per ulteriori informazioni, consulta [Autorizzazioni basate sui ruoli necessarie per le operazioni asincrone](security_iam_id-based-policy-examples.md#auth-role-permissions).
## Avvio di un lavoro di analisi
Per inviare un lavoro di analisi, utilizza la console Amazon Comprehend o l'operazione appropriata`Start*`:
+ [StartDominantLanguageDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartDominantLanguageDetectionJob.html)— Inizia un lavoro per rilevare la lingua dominante in ogni documento della raccolta. Per ulteriori informazioni sulla lingua dominante in un documento, vedere[Lingua dominante](how-languages.md).
+ [StartEntitiesDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartEntitiesDetectionJob.html)— Avviate un processo per rilevare le entità in ogni documento della raccolta. Per ulteriori informazioni sulle entità, consulta [Entità](how-entities.md).
+ [StartKeyPhrasesDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartKeyPhrasesDetectionJob.html)— Avvia un lavoro per rilevare le frasi chiave in ogni documento della raccolta. Per ulteriori informazioni sulle frasi chiave, vedere. [Frasi chiave](how-key-phrases.md)
+ [StartPiiEntitiesDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartPiiEntitiesDetectionJob.html)— Avvia un processo per rilevare le informazioni di identificazione personale (PII) in ogni documento della raccolta. Per ulteriori informazioni sulle PII, vedere. [Rilevamento delle entità PII](how-key-phrases.md)
+ [StartSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartSentimentDetectionJob.html)— Inizia un lavoro per rilevare il sentimento in ogni documento della raccolta. Per ulteriori informazioni sui sentimenti, consulta. [Sentiment](how-sentiment.md)
## Monitoraggio dei lavori di analisi
L'`Start*`operazione restituisce un ID che è possibile utilizzare per monitorare l'avanzamento del lavoro.
Per monitorare l'avanzamento utilizzando l'API, si utilizza una delle due operazioni, a seconda che si desideri monitorare l'avanzamento di un singolo lavoro o di più lavori.
Per monitorare l'avanzamento di un singolo processo di analisi, utilizzate le `Describe*` operazioni. Fornisci l'ID del lavoro restituito dall'`Start*`operazione. La risposta dell'`Describe*`operazione contiene il `JobStatus` campo con lo stato del lavoro.
Per monitorare lo stato di avanzamento di più processi di analisi, utilizzate le `List*` operazioni. `List*`le operazioni restituiscono un elenco di offerte di lavoro che hai inviato ad Amazon Comprehend. La risposta include un `JobStatus` campo per ogni lavoro che indica lo stato del lavoro.
Se il campo dello stato è impostato su `COMPLETED` o`FAILED`, l'elaborazione del lavoro è stata completata.
Per conoscere lo stato dei singoli lavori, utilizzate l'`Describe*`operazione per l'analisi che state eseguendo.
+ [DescribeDominantLanguageDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeDominantLanguageDetectionJob.html)
+ [DescribeEntitiesDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeEntitiesDetectionJob.html)
+ [DescribeKeyPhrasesDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeKeyPhrasesDetectionJob.html)
+ [DescribePiiEntitiesDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribePiiEntitiesDetectionJob.html)
+ [DescribeSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeSentimentDetectionJob.html)
Per ottenere lo stato di più lavori, utilizzate l'`List*`operazione per l'analisi che state eseguendo.
+ [ListDominantLanguageDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListDominantLanguageDetectionJobs.html)
+ [ListEntitiesDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListEntitiesDetectionJobs.html)
+ [ListKeyPhrasesDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListKeyPhrasesDetectionJobs.html)
+ [ListPiiEntitiesDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListPiiEntitiesDetectionJobs.html)
+ [ListSentimentDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListSentimentDetectionJobs.html)
Per limitare i risultati ai lavori che soddisfano determinati criteri, utilizzate il parametro `List*` delle operazioni`Filter`. È possibile filtrare in base al nome del lavoro, allo stato del lavoro e alla data e all'ora in cui il lavoro è stato inviato. Per ulteriori informazioni, consulta il `Filter` parametro per ciascuna `List*` operazione nel riferimento all'API Amazon Comprehend.
## Ottenere i risultati dell'analisi
Al termine di un processo di analisi, utilizzate un'`Describe*`operazione per ottenere la posizione dei risultati. Se lo stato del lavoro è`COMPLETED`, la risposta include un `OutputDataConfig` campo che contiene un campo con la posizione Amazon S3 del file di output. Il file`output.tar.gz`, è un archivio compresso che contiene i risultati dell'analisi.
Se lo stato di un processo è`FAILED`, la risposta contiene un `Message` campo che descrive il motivo per cui il processo di analisi non è stato completato correttamente.
Per ottenere lo stato dei singoli lavori, utilizzate l'`Describe*`operazione appropriata:
+ [DescribeDominantLanguageDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeDominantLanguageDetectionJob.html)
+ [DescribeEntitiesDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeEntitiesDetectionJob.html)
+ [DescribeKeyPhrasesDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeKeyPhrasesDetectionJob.html)
+ [DescribeSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeSentimentDetectionJob.html)
I risultati vengono restituiti in un unico file, con una struttura JSON per ogni documento. Ogni file di risposta include anche messaggi di errore per qualsiasi lavoro con il campo di stato impostato `FAILED` su.
Ciascuna delle seguenti sezioni mostra esempi di output per i due formati di input.
### Ottenere risultati di rilevamento della lingua dominante
Di seguito è riportato un esempio di file di output di un'analisi che ha rilevato la lingua dominante. Il formato dell'input è un documento per riga. Per maggiori informazioni, vedi l'operazione [DetectDominantLanguage](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectDominantLanguage.html).
```
{"File": "0_doc", "Languages": [{"LanguageCode": "en", "Score": 0.9514502286911011}, {"LanguageCode": "de", "Score": 0.02374090999364853}, {"LanguageCode": "nl", "Score": 0.003208699868991971}, "Line": 0}
{"File": "1_doc", "Languages": [{"LanguageCode": "en", "Score": 0.9822712540626526}, {"LanguageCode": "de", "Score": 0.002621392020955682}, {"LanguageCode": "es", "Score": 0.002386554144322872}], "Line": 1}
```
Di seguito è riportato un esempio di output di un'analisi in cui il formato dell'input è un documento per file:
```
{"File": "small_doc", "Languages": [{"LanguageCode": "en", "Score": 0.9728053212165833}, {"LanguageCode": "de", "Score": 0.007670710328966379}, {"LanguageCode": "es", "Score": 0.0028472368139773607}]}
{"File": "huge_doc", "Languages": [{"LanguageCode": "en", "Score": 0.984955906867981}, {"LanguageCode": "de", "Score": 0.0026436643674969673}, {"LanguageCode": "fr", "Score": 0.0014206881169229746}]}
```
### Ottenere i risultati del rilevamento delle entità
Di seguito è riportato un esempio di file di output di un'analisi che ha rilevato entità nei documenti. Il formato dell'input è un documento per riga. Per maggiori informazioni, vedi l'operazione [DetectEntities](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectEntities.html). L'output contiene due messaggi di errore, uno per un documento troppo lungo e uno per un documento che non è in formato UTF-8.
```
{"File": "50_docs", "Line": 0, "Entities": [{"BeginOffset": 0, "EndOffset": 22, "Score": 0.9763959646224976, "Text": "Cluj-NapocaCluj-Napoca", "Type": "LOCATION"}"]}
{"File": "50_docs", "Line": 1, "Entities": [{"BeginOffset": 11, "EndOffset": 15, "Score": 0.9615424871444702, "Text": "Maat", "Type": "PERSON"}}]}
{"File": "50_docs", "Line": 2, "ErrorCode": "DOCUMENT_SIZE_EXCEEDED", "ErrorMessage": "Document size exceeds maximum size limit 102400 bytes."}
{"File": "50_docs", "Line": 3, "ErrorCode": "UNSUPPORTED_ENCODING", "ErrorMessage": "Document is not in UTF-8 format and all subsequent lines are ignored."}
```
Di seguito è riportato un esempio di output di un'analisi in cui il formato dell'input è un documento per file. L'output contiene due messaggi di errore, uno per un documento troppo lungo e uno per un documento che non è in formato UTF-8.
```
{"File": "non_utf8.txt", "ErrorCode": "UNSUPPORTED_ENCODING", "ErrorMessage": "Document is not in UTF-8 format and all subsequent line are ignored."}
{"File": "small_doc", "Entities": [{"BeginOffset": 0, "EndOffset": 4, "Score": 0.645766019821167, "Text": "Maat", "Type": "PERSON"}]}
{"File": "huge_doc", "ErrorCode": "DOCUMENT_SIZE_EXCEEDED", "ErrorMessage": "Document size exceeds size limit 102400 bytes."}
```
### Ottenere i risultati del rilevamento delle frasi chiave
Di seguito è riportato un esempio di file di output di un'analisi che ha rilevato frasi chiave in un documento. Il formato di input è un documento per riga. Per maggiori informazioni, vedi l'operazione [DetectKeyPhrases](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectKeyPhrases.html).
```
{"File": "50_docs", "KeyPhrases": [{"BeginOffset": 0, "EndOffset": 22, "Score": 0.8948641419410706, "Text": "Cluj-NapocaCluj-Napoca"}, {"BeginOffset": 45, "EndOffset": 49, "Score": 0.9989854693412781, "Text": "Cluj"}], "Line": 0}
```
Di seguito è riportato un esempio dell'output di un'analisi in cui il formato dell'input è un documento per file.
```
{"File": "1_doc", "KeyPhrases": [{"BeginOffset": 0, "EndOffset": 22, "Score": 0.8948641419410706, "Text": "Cluj-NapocaCluj-Napoca"}, {"BeginOffset": 45, "EndOffset": 49, "Score": 0.9989854693412781, "Text": "Cluj"}]}
```
### Ottenimento dei risultati del rilevamento di informazioni di identificazione personale (PII)
Di seguito è riportato un esempio di file di output di un processo di analisi che ha rilevato entità PII nei documenti. Il formato dell'input è un documento per riga.
```
{"Entities":[{"Type":"NAME","BeginOffset":40,"EndOffset":69,"Score":0.999995},{"Type":"ADDRESS","BeginOffset":247,"EndOffset":253,"Score":0.998828},{"Type":"BANK_ACCOUNT_NUMBER","BeginOffset":406,"EndOffset":411,"Score":0.693283}],"File":"doc.txt","Line":0}
{"Entities":[{"Type":"SSN","BeginOffset":1114,"EndOffset":1124,"Score":0.999999},{"Type":"EMAIL","BeginOffset":3742,"EndOffset":3775,"Score":0.999993},{"Type":"PIN","BeginOffset":4098,"EndOffset":4102,"Score":0.999995}],"File":"doc.txt","Line":1}
```
Di seguito è riportato un esempio di output di un'analisi in cui il formato dell'input è un documento per file.
```
{"Entities":[{"Type":"NAME","BeginOffset":40,"EndOffset":69,"Score":0.999995},{"Type":"ADDRESS","BeginOffset":247,"EndOffset":253,"Score":0.998828},{"Type":"BANK_ROUTING","BeginOffset":279,"EndOffset":289,"Score":0.999999}],"File":"doc.txt"}
```
### Ottenere risultati di rilevamento del sentiment
Di seguito è riportato un esempio di file di output di un'analisi che ha rilevato il sentimento espresso in un documento. Include un messaggio di errore perché un documento è troppo lungo. Il formato dell'input è un documento per riga. Per maggiori informazioni, vedi l'operazione [DetectSentiment](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DetectSentiment.html).
```
{"File": "50_docs", "Line": 0, "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": {"Mixed": 0.002734508365392685, "Negative": 0.008935936726629734, "Neutral": 0.9841893315315247, "Positive": 0.004140198230743408}}
{"File": "50_docs", "Line": 1, "ErrorCode": "DOCUMENT_SIZE_EXCEEDED", "ErrorMessage": "Document size is exceeded maximum size limit 5120 bytes."}
{"File": "50_docs", "Line": 2, "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": {"Mixed": 0.0023119584657251835, "Negative": 0.0029857370536774397, "Neutral": 0.9866572022438049, "Positive": 0.008045154623687267}}
```
Di seguito è riportato un esempio dell'output di un'analisi in cui il formato dell'input è un documento per file.
```
{"File": "small_doc", "Sentiment": "NEUTRAL", "SentimentScore": {"Mixed": 0.0023450672160834074, "Negative": 0.0009663937962614, "Neutral": 0.9795311689376831, "Positive": 0.017157377675175667}}
{"File": "huge_doc", "ErrorCode": "DOCUMENT_SIZE_EXCEEDED", "ErrorMessage": "Document size is exceeds the limit of 5120 bytes."}
```
# Analisi asincrona per un sentiment mirato
Per informazioni sull'analisi in tempo reale di Targeted Sentiment, consulta. [Analisi in tempo reale per un sentiment mirato](using-api-sync.md#get-started-api-targeted-sentiment)
Amazon Comprehend fornisce le seguenti operazioni API per avviare e gestire un'analisi asincrona mirata del sentiment:
+ [StartTargetedSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartTargetedSentimentDetectionJob.html)— Avvia un processo asincrono mirato di rilevamento del sentiment per una raccolta di documenti.
+ [ListTargetedSentimentDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListTargetedSentimentDetectionJobs.html)— Restituisce l'elenco dei lavori mirati di rilevamento dei sentimenti che hai inviato.
+ [DescribeTargetedSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeTargetedSentimentDetectionJob.html)— Ottiene le proprietà (incluso lo stato) associate al lavoro di rilevamento del sentiment mirato specificato.
+ [StopTargetedSentimentDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StopTargetedSentimentDetectionJob.html)— Interrompe il lavoro mirato sul sentiment specifico in corso.
**Topics**
+ [Prima di iniziare](#api-targeted-sentiment-before)
+ [Analisi del sentiment mirato utilizzando AWS CLI](#api-targeted-sentiment-cli)
## Prima di iniziare
Prima di iniziare, assicurati di avere:
+ **Bucket di input e output**: identifica i bucket Amazon S3 che desideri utilizzare per input e output. I bucket devono trovarsi nella stessa regione dell'API che stai chiamando.
+ **Ruolo di servizio IAM**: è necessario disporre di un ruolo di servizio IAM con l'autorizzazione ad accedere ai bucket di input e output. Per ulteriori informazioni, consulta [Autorizzazioni basate sui ruoli necessarie per le operazioni asincrone](security_iam_id-based-policy-examples.md#auth-role-permissions).
## Analisi del sentiment mirato utilizzando AWS CLI
L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'`StartTargetedSentimentDetectionJob`operazione con. AWS CLI Questo esempio specifica la lingua del testo di input.
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend start-targeted-sentiment-detection-job \
--job-name "job name" \
--language-code "en" \
--cli-input-json file://path to JSON input file
```
Per il `cli-input-json` parametro fornite il percorso di un file JSON che contiene i dati della richiesta, come illustrato nell'esempio seguente.
```
{
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://input bucket/input path",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_FILE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://output bucket/output path"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::account ID:role/data access role"
}
```
Se la richiesta di avvio del processo ha avuto esito positivo, riceverai la seguente risposta:
```
{
"JobStatus": "SUBMITTED",
"JobArn": "job ARN"
"JobId": "job ID"
}
```
# Analisi asincrona per il rilevamento degli eventi
**Topics**
+ [Prima di iniziare](#events-before)
+ [Rileva gli eventi utilizzando il AWS CLI](#events-cli)
+ [Elenca gli eventi utilizzando AWS CLI](#list-events)
+ [Descrivi gli eventi utilizzando AWS CLI](#describe-events)
+ [Ottieni i risultati del rilevamento degli eventi](#async-events)
Per rilevare gli eventi in un set di documenti, utilizzate [StartEventsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartEventsDetectionJob.html)per avviare un processo asincrono.
## Prima di iniziare
Prima di iniziare, assicuratevi di avere:
+ **Bucket di input e output**: identifica i bucket Amazon S3 che desideri utilizzare per input e output. I bucket devono trovarsi nella stessa regione dell'API che stai chiamando.
+ **Ruolo di servizio IAM**: è necessario disporre di un ruolo di servizio IAM con l'autorizzazione ad accedere ai bucket di input e output. Per ulteriori informazioni, consulta [Autorizzazioni basate sui ruoli necessarie per le operazioni asincrone](security_iam_id-based-policy-examples.md#auth-role-permissions).
## Rileva gli eventi utilizzando il AWS CLI
L'esempio seguente dimostra l'utilizzo dell'[StartEventsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartEventsDetectionJob.html)operazione con AWS CLI
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend start-events-detection-job \
--region region \
--job-name job name \
--cli-input-json file://path to JSON input file
```
Per il `cli-input-json` parametro fornite il percorso di un file JSON che contiene i dati della richiesta, come illustrato nell'esempio seguente.
```
{
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://input bucket/input path",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://output bucket/output path"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::account ID:role/data access role"
"LanguageCode": "en",
"TargetEventTypes": [
"BANKRUPTCY",
"EMPLOYMENT",
"CORPORATE_ACQUISITION",
"INVESTMENT_GENERAL",
"CORPORATE_MERGER",
"IPO",
"RIGHTS_ISSUE",
"SECONDARY_OFFERING",
"SHELF_OFFERING",
"TENDER_OFFERING",
"STOCK_SPLIT"
]
}
```
Se la richiesta di avvio del processo di rilevamento degli eventi ha avuto esito positivo, riceverai la seguente risposta:
```
{
"JobStatus": "SUBMITTED",
"JobId": "job ID"
}
```
## Elenca gli eventi utilizzando AWS CLI
Utilizza l'[ListEventsDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListEventsDetectionJobs.html)operazione per visualizzare un elenco dei lavori di rilevamento degli eventi che hai inviato. L'elenco include informazioni sulle posizioni di input e output utilizzate e sullo stato di ciascun processo di rilevamento. L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend list-events-detection-jobs --region region
```
In risposta otterrete un codice JSON simile al seguente:
```
{
"EventsDetectionJobPropertiesList": [
{
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::account ID:role/data access role",
"EndTime": timestamp,
"InputDataConfig": {
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE",
"S3Uri": "s3://input bucket/input path"
},
"JobId": "job ID",
"JobName": "job name",
"JobStatus": "COMPLETED",
"LanguageCode": "en",
"Message": "message",
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://output bucket/ouput path"
},
"SubmitTime": timestamp,
"TargetEventTypes": [
"BANKRUPTCY",
"EMPLOYMENT",
"CORPORATE_ACQUISITION",
"INVESTMENT_GENERAL",
"CORPORATE_MERGER",
"IPO",
"RIGHTS_ISSUE",
"SECONDARY_OFFERING",
"SHELF_OFFERING",
"TENDER_OFFERING",
"STOCK_SPLIT"
]
}
],
"NextToken": "next token"
}
```
## Descrivi gli eventi utilizzando AWS CLI
È possibile utilizzare l'[DescribeEventsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeEventsDetectionJob.html)operazione per ottenere lo stato di un lavoro esistente. L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend describe-events-detection-job \
--region region \
--job-id job ID
```
In risposta riceverai il seguente codice JSON:
```
{
"EventsDetectionJobProperties": {
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::account ID:role/data access role",
"EndTime": timestamp,
"InputDataConfig": {
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE",
"S3Uri": "S3Uri": "s3://input bucket/input path"
},
"JobId": "job ID",
"JobName": "job name",
"JobStatus": "job status",
"LanguageCode": "en",
"Message": "message",
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://output bucket/output path"
},
"SubmitTime": timestamp,
"TargetEventTypes": [
"BANKRUPTCY",
"EMPLOYMENT",
"CORPORATE_ACQUISITION",
"INVESTMENT_GENERAL",
"CORPORATE_MERGER",
"IPO",
"RIGHTS_ISSUE",
"SECONDARY_OFFERING",
"SHELF_OFFERING",
"TENDER_OFFERING",
"STOCK_SPLIT"
]
}
}
```
## Ottieni i risultati del rilevamento degli eventi
Di seguito è riportato un esempio di file di output di un processo di analisi che ha rilevato eventi nei documenti. Il formato dell'input è un documento per riga.
```
{"Entities": [{"Mentions": [{"BeginOffset": 12, "EndOffset": 27, "GroupScore": 1.0, "Score": 0.916355, "Text": "over a year ago", "Type": "DATE"}]}, {"Mentions": [{"BeginOffset": 33, "EndOffset": 39, "GroupScore": 1.0, "Score": 0.996603, "Text": "Amazon", "Type": "ORGANIZATION"}]}, {"Mentions": [{"BeginOffset": 66, "EndOffset": 77, "GroupScore": 1.0, "Score": 0.999283, "Text": "Whole Foods", "Type": "ORGANIZATION"}]}], "Events": [{"Arguments": [{"EntityIndex": 2, "Role": "INVESTEE", "Score": 0.999283}, {"EntityIndex": 0, "Role": "DATE", "Score": 0.916355}, {"EntityIndex": 1, "Role": "INVESTOR", "Score": 0.996603}], "Triggers": [{"BeginOffset": 373, "EndOffset": 380, "GroupScore": 0.999984, "Score": 0.999955, "Text": "acquire", "Type": "CORPORATE_ACQUISITION"}], "Type": "CORPORATE_ACQUISITION"}, {"Arguments": [{"EntityIndex": 2, "Role": "PARTICIPANT", "Score": 0.999283}], "Triggers": [{"BeginOffset": 115, "EndOffset": 123, "GroupScore": 1.0, "Score": 0.999967, "Text": "combined", "Type": "CORPORATE_MERGER"}], "Type": "CORPORATE_MERGER"}], "File": "doc.txt", "Line": 0}
```
Per ulteriori informazioni sulla struttura del file di output degli eventi e sui tipi di eventi supportati, vedere[Eventi](how-events.md).
# Analisi asincrona per la modellazione degli argomenti
Per determinare gli argomenti in un set di documenti, utilizzate [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartTopicsDetectionJob.html)per avviare un processo asincrono. È possibile monitorare gli argomenti nei documenti scritti in inglese o spagnolo.
**Topics**
+ [Prima di iniziare](#topics-before)
+ [Utilizzando il AWS Command Line Interface](#topics-cli)
+ [Usare l'SDK per Python o SDK per .NET](#topic-java)
## Prima di iniziare
Prima di iniziare, assicurati di avere:
+ **Bucket di input e output**: identifica i bucket Amazon S3 che desideri utilizzare per input e output. I bucket devono trovarsi nella stessa regione dell'API che stai chiamando.
+ **Ruolo di servizio IAM**: è necessario disporre di un ruolo di servizio IAM con l'autorizzazione ad accedere ai bucket di input e output. Per ulteriori informazioni, consulta [Autorizzazioni basate sui ruoli necessarie per le operazioni asincrone](security_iam_id-based-policy-examples.md#auth-role-permissions).
## Utilizzando il AWS Command Line Interface
Nell'esempio seguente viene illustrato l'utilizzo dell'`StartTopicsDetectionJob`operazione con AWS CLI
L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend start-topics-detection-job \
--number-of-topics topics to return \
--job-name "job name" \
--region region \
--cli-input-json file://path to JSON input file
```
Per il `cli-input-json` parametro fornite il percorso di un file JSON che contiene i dati della richiesta, come illustrato nell'esempio seguente.
```
{
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://input bucket/input path",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_FILE"
},
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://output bucket/output path"
},
"DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::account ID:role/data access role"
}
```
Se la richiesta di avvio del processo di rilevamento degli argomenti ha avuto esito positivo, riceverai la seguente risposta:
```
{
"JobStatus": "SUBMITTED",
"JobId": "job ID"
}
```
Utilizza l'[ListTopicsDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListTopicsDetectionJobs.html)operazione per visualizzare un elenco dei lavori di rilevamento degli argomenti che hai inviato. L'elenco include informazioni sulle posizioni di input e output utilizzate e sullo stato di ciascun processo di rilevamento. L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend list-topics-detection-jobs \-- region
```
In risposta otterrete un codice JSON simile al seguente:
```
{
"TopicsDetectionJobPropertiesList": [
{
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://input bucket/input path",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"NumberOfTopics": topics to return,
"JobId": "job ID",
"JobStatus": "COMPLETED",
"JobName": "job name",
"SubmitTime": timestamp,
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://output bucket/output path"
},
"EndTime": timestamp
},
{
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://input bucket/input path",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"NumberOfTopics": topics to return,
"JobId": "job ID",
"JobStatus": "RUNNING",
"JobName": "job name",
"SubmitTime": timestamp,
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://output bucket/output path"
}
}
]
}
```
È possibile utilizzare l'[DescribeTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeTopicsDetectionJob.html)operazione per ottenere lo stato di un lavoro esistente. L'esempio è formattato per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).
```
aws comprehend describe-topics-detection-job --job-id job ID
```
In risposta riceverai il seguente codice JSON:
```
{
"TopicsDetectionJobProperties": {
"InputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://input bucket/input path",
"InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
},
"NumberOfTopics": topics to return,
"JobId": "job ID",
"JobStatus": "COMPLETED",
"JobName": "job name",
"SubmitTime": timestamp,
"OutputDataConfig": {
"S3Uri": "s3://output bucket/ouput path"
},
"EndTime": timestamp
}
}
```
## Usare l'SDK per Python o SDK per .NET
Per esempi SDK su come avviare un lavoro di modellazione di argomenti, consulta. [Utilizzo `StartTopicsDetectionJob` con un AWS SDK o una CLI](example_comprehend_StartTopicsDetectionJob_section.md)