本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。 # 标注资源 标签是一种自定义元数据标签，您可以将其添加到资源中，以便更轻松地在搜索中识别、整理和查找。标签由两个独立部分组成：标签键和标签值。这被称为键值对。 标签键通常表示较大的类别，而标签值则表示该类别的子集。例如，您可能拥有*标签键=颜色*和*标签值=蓝色*，这样将生成键值对 `Color:Blue`。请注意，您可以将标签的值设为空的字符串，但是不能将其设为空值。省略标签值与使用空字符串效果相同。 **提示** AWS 账单与成本管理 可以使用标签将账单分为动态类别。例如，如果您添加标签来代表公司内的不同部门，例如 `Department:Sales` 或 `Department:Legal`，则 AWS 可以为您提供每个部门的成本分配。 在中 Amazon Transcribe，您可以标记以下资源： + 转录作业 + 医疗转录作业 + 通话分析通话后转录作业 + 自定义词汇表 + 自定义医学词汇表 + 自定义词汇表过滤器 + 通话分析类别 + 自定义语言模型 标签键的长度最多为 128 个字符，标签值的长度最多可为 256 个字符；两者都区分大小写。 Amazon Transcribe 每个资源最多支持 50 个标签。对于给定资源，每个标签键必须是唯一的，只有一个值。请注意，您的标签不能以开头，`aws:`因为系统生成的标签 AWS 保留了此前缀。您无法添加、修改或删除 `aws:*` 标签，而且它们不会计入每个资源的标签数的限制。 **特定于资源标记的 API 操作** [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_ListTagsForResource.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_ListTagsForResource.html), [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_TagResource.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_TagResource.html), [https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_UntagResource.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_UntagResource.html) 要使用标签 API，您必须在请求中包含 Amazon 资源名称 (ARN)。ARN 的格式为 `arn:partition:service:region:account-id:resource-type/resource-id`。例如，与转录作业关联的 ARN 可能如下所示：`arn:{{aws}}:transcribe:{{us-west-2}}:{{111122223333}}:transcription-job/{{my-transcription-job-name}}` 要了解有关标签的更多信息，包括最佳实践，请参阅[标记资源 AWS](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html)。 ## Tag-based 访问控制 您可以使用标签来控制内部的访问权限 AWS 账户。对于基于标签的访问控制，您可以在 IAM 策略的条件元素中提供标签信息。然后，您可以使用标签及其关联的标签条件键控制对以下内容的访问： + **资源：**根据您为这些 Amazon Transcribe 资源分配的标签来控制对这些资源的访问权限。 + 请使用 `aws:ResourceTag/{{key-name}}` 条件键指定必须将哪个标签键值对附加到资源。 + **请求：**控制哪些标签可以传入请求。 + 使用`aws:RequestTag/{{key-name}}`条件键指定可以向 IAM 用户或角色添加、修改或删除哪些标签。 + **授权流程：**控制授权过程任何部分的基于标签的访问权限。 + 使用 `aws:TagKeys/` 条件键控制是否可以在资源或请求中或者由主体使用特定标签键。在这种情况下，键值无关紧要。 有关基于标签的访问控制策略的示例，请参阅[基于标签查看转录作业](security_iam_id-based-policy-examples.md#tagging-transcription-policy)。 有关基于标签的访问控制的更多详细信息，请参阅[使用标签控制对 AWS 资源的访问](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_tags.html)。 ## 将标签添加到你的 Amazon Transcribe 资源 您可以在运行 Amazon Transcribe 任务之前或之后添加标签。使用现有的 **Create\*** 和 **Start\*** API，您可以在转录请求中添加标签。 您可以使用 **AWS 管理控制台**、**AWS CLI** 或 **AWS SDK** 添加、修改或删除标签；有关示例，请参阅以下内容： ### AWS 管理控制台 1. 登录到 [AWS 管理控制台](https://console.aws.amazon.com/transcribe/)。 1. 在导航窗格中，选择**转录作业**，然后选择**创建作业**（右上角）。这将打开**指定作业详细信息**页面。 1. 滚动到**指定作业详细信息**页面底部，找到**标签 - *可选***框，然后选择**添加新标签**。 ![Amazon Transcribe 控制台屏幕截图：“指定任务详细信息” 页面。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/transcribe/latest/dg/images/add-new-tag.png) 1. 在**键**字段和（可选）**值**字段中输入信息。 ![Amazon Transcribe 控制台屏幕截图：“标签” 面板，显示示例标签。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/transcribe/latest/dg/images/add-new-tag-color.png) 1. 在**指定作业详细信息**页面上填写要包含的任何其它字段，然后选择**下一步**。此时您将会看到**配置作业 - *可选***页面。 选择**创建作业**以运行您的转录作业。 1. 您可以通过导航到**转录作业**页面，选择转录作业，然后滚动到该作业信息页面的底部，来查看与转录作业相关的标签。如果要编辑标签，可以选择**管理标签**。 ![Amazon Transcribe 控制台屏幕截图：转录作业信息页面中的 “标签” 面板。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/transcribe/latest/dg/images/view-tags.png) ### AWS CLI 此示例使用 [start-transcription-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/start-transcription-job.html) 命令和 `Tags` 参数。有关更多信息，请参阅[https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartTranscriptionJob.html)和[https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_Tag.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_Tag.html)。 ``` aws transcribe start-transcription-job \ --region {{us-west-2}} \ --transcription-job-name {{my-first-transcription-job}} \ --media MediaFileUri=s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-input-files}}/{{my-media-file}}.{{flac}} \ --output-bucket-name {{amzn-s3-demo-bucket}} \ --output-key {{my-output-files}}/ \ --language-code {{en-US}} \ --tags Key={{color}},Value={{blue}} Key={{shape}},Value={{square}} ``` 以下是另一个使用 [start-transcription-job](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/transcribe/start-transcription-job.html) 命令的示例，以及一个将标签添加到该作业的请求正文。 ``` aws transcribe start-transcription-job \ --region {{us-west-2}} \ --cli-input-json file://{{filepath}}/{{my-first-tagging-job.json}} ``` *my-first-tagging-job.json* 文件包含以下请求正文。 ``` { "TranscriptionJobName": "{{my-first-transcription-job}}", "Media": { "MediaFileUri": "s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-input-files}}/{{my-media-file}}.{{flac}}" }, "OutputBucketName": "{{amzn-s3-demo-bucket}}", "OutputKey": "{{my-output-files}}/", "LanguageCode": "{{en-US}}", "Tags": [ { "Key": "{{color}}", "Value": "{{blue}}" }, { "Key": "{{shape}}", "Value": "{{square}}" } ] } ``` ### 适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK 以下示例使用使用 [start\_transcription\_](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/transcribe.html#TranscribeService.Client.start_transcription_job) job 方法的`Tags`参数来添加标签。 适用于 Python (Boto3) 的 AWS SDK 有关更多信息，请参阅[https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartTranscriptionJob.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_StartTranscriptionJob.html)和[https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_Tag.html](https://docs.aws.amazon.com/transcribe/latest/APIReference/API_Tag.html)。 有关使用 AWS 软件开发工具包的其他示例，包括特定功能、场景和跨服务示例，请参阅本章。[使用 Amazon Transcribe 的代码示例 AWS 软件开发工具包](service_code_examples.md) ``` from __future__ import print_function import time import boto3 transcribe = boto3.client('transcribe', '{{us-west-2}}') job_name = "{{my-first-transcription-job}}" job_uri = "s3://{{amzn-s3-demo-bucket}}/{{my-input-files}}/{{my-media-file}}.{{flac}}" transcribe.start_transcription_job( TranscriptionJobName = job_name, Media = { 'MediaFileUri': job_uri }, OutputBucketName = '{{amzn-s3-demo-bucket}}', OutputKey = '{{my-output-files}}/', LanguageCode = '{{en-US}}', Tags = [ { 'Key':'{{color}}', 'Value':'{{blue}}' } ] ) while True: status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name) if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']: break print("Not ready yet...") time.sleep(5) print(status) ```