Verwendung von ListDocumentClassifiers mit einem AWS-SDK oder CLI - AWS-SDK-Codebeispiele

Weitere AWS-SDK-Beispiele sind im GitHub-Repository Beispiele für AWS Doc SDKs verfügbar.

Verwendung von ListDocumentClassifiers mit einem AWS-SDK oder CLI

Die folgenden Code-Beispiele zeigen, wie ListDocumentClassifiers verwendet wird.

Beispiele für Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Im folgenden Codebeispiel können Sie diese Aktion im Kontext sehen:

CLI
AWS CLI

So listen Sie alle Dokumentenklassifikatoren auf

Das folgende list-document-classifiers-Beispiel listet alle trainierten und im Training befindlichen Dokumentenklassifikatorenmodelle auf.

aws comprehend list-document-classifiers

Ausgabe:

{ "DocumentClassifierPropertiesList": [ { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier1", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINED", "SubmitTime": "2023-06-13T19:04:15.735000+00:00", "EndTime": "2023-06-13T19:42:31.752000+00:00", "TrainingStartTime": "2023-06-13T19:08:20.114000+00:00", "TrainingEndTime": "2023-06-13T19:41:35.080000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata" }, "OutputDataConfig": {}, "ClassifierMetadata": { "NumberOfLabels": 3, "NumberOfTrainedDocuments": 5016, "NumberOfTestDocuments": 557, "EvaluationMetrics": { "Accuracy": 0.9856, "Precision": 0.9919, "Recall": 0.9459, "F1Score": 0.9673, "MicroPrecision": 0.9856, "MicroRecall": 0.9856, "MicroF1Score": 0.9856, "HammingLoss": 0.0144 } }, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle", "Mode": "MULTI_CLASS" }, { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/exampleclassifier2", "LanguageCode": "en", "Status": "TRAINING", "SubmitTime": "2023-06-13T21:20:28.690000+00:00", "InputDataConfig": { "DataFormat": "COMPREHEND_CSV", "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/trainingdata" }, "OutputDataConfig": {}, "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::111122223333:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-testorle", "Mode": "MULTI_CLASS" } ] }

Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen und Verwalten von benutzerdefinierten Modellen im Amazon-Comprehend-Entwicklerhandbuch.

Python
SDK für Python (Boto3)
Anmerkung

Auf GitHub finden Sie noch mehr. Hier finden Sie das vollständige Beispiel und erfahren, wie Sie das AWS-Code-Beispiel- einrichten und ausführen.

class ComprehendClassifier: """Encapsulates an Amazon Comprehend custom classifier.""" def __init__(self, comprehend_client): """ :param comprehend_client: A Boto3 Comprehend client. """ self.comprehend_client = comprehend_client self.classifier_arn = None def list(self): """ Lists custom classifiers for the current account. :return: The list of classifiers. """ try: response = self.comprehend_client.list_document_classifiers() classifiers = response["DocumentClassifierPropertiesList"] logger.info("Got %s classifiers.", len(classifiers)) except ClientError: logger.exception( "Couldn't get classifiers.", ) raise else: return classifiers
  • Weitere API-Informationen finden Sie unter ListDocumentClassifiers in der API-Referenz zum AWS SDK für Python (Boto3).