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# Utilizzo di un file di testo per creare un vocabolario medico personalizzato
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Per creare un vocabolario personalizzato, devi aver preparato un file di testo che contenga una raccolta di parole o frasi. Amazon Transcribe Medical utilizza questo file di testo per creare un vocabolario personalizzato da utilizzare per migliorare l'accuratezza della trascrizione di tali parole o frasi. È possibile creare un vocabolario personalizzato utilizzando l'API o la console medica. [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_CreateMedicalVocabulary.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_CreateMedicalVocabulary.html) Amazon Transcribe 

## Console di gestione AWS
<a name="create-med-custom-vocab-console"></a>

Per utilizzarlo Console di gestione AWS per creare un vocabolario personalizzato, devi fornire l' Amazon S3 URI del file di testo contenente le tue parole o frasi.

1. Accedi alla [Console di gestione AWS](https://console.aws.amazon.com/transcribe/).

1. **Nel pannello di navigazione, in Amazon Transcribe Medicina, scegli Vocabolario personalizzato.**

1. Per il **nome**, in **Impostazioni vocabolario**, scegli un nome per il tuo vocabolario personalizzato.

1. Specifica il percorso del file audio o video in Amazon S3:
   + Per la **posizione del file di input del vocabolario su S3**, in **Impostazioni vocabolario**, specifica l'URI Amazon S3 che identifica il file di testo che utilizzerai per creare il tuo vocabolario personalizzato.
   + Per la **posizione del file di input del vocabolario in S3**, scegli **Sfoglia S3** per cercare il file di testo e selezionalo.

1. Scegli **Crea vocabolario**.

Puoi vedere lo stato di elaborazione del vocabolario personalizzato nella Console di gestione AWS.

## "Hello, World\$1"
<a name="create-med-custom-vocab-api"></a>

**Creazione di un vocabolario personalizzato medico (API)**
+ Per l'API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartTranscriptionJob.html), specifica quanto segue.

  1. Per `LanguageCode`, specificare `en-US`.

  1. Per`VocabularyFileUri`, specifica la Amazon S3 posizione del file di testo che usi per definire il tuo vocabolario personalizzato.

  1. Per `VocabularyName`, specifica un nome per il tuo vocabolario personalizzato. Il nome specificato deve essere univoco all'interno del tuo. Account AWS

Per vedere lo stato di elaborazione del vocabolario personalizzato, utilizza l'API [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_GetMedicalVocabulary.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_GetMedicalVocabulary.html).

Di seguito è riportato un esempio di richiesta che utilizza AWS SDK per Python (Boto3) per creare un vocabolario personalizzato.

```
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>

**Abilitare la suddivisione dei parlanti in un processo di trascrizione in batch (AWS CLI)**
+ Eseguire il seguente codice.

  ```
  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
  ```