Uso de DescribeDocumentClassifier con un SDK de AWS o la CLI - Ejemplos de código de AWS SDK

Hay más ejemplos de AWS SDK disponibles en el repositorio de GitHub de ejemplos de AWS SDK de documentos.

Uso de DescribeDocumentClassifier con un SDK de AWS o la CLI

Los siguientes ejemplos de código muestran cómo utilizar DescribeDocumentClassifier.

Los ejemplos de acciones son extractos de código de programas más grandes y deben ejecutarse en contexto. Puede ver esta acción en contexto en el siguiente ejemplo de código:

CLI
AWS CLI

Para describir un clasificador de documentos

En el siguiente ejemplo de describe-document-classifier, se obtienen las propiedades de un modelo de clasificador de documentos personalizado.

aws comprehend describe-document-classifier \ --document-classifier-arn arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1

Salida:

{ "DocumentClassifierProperties": { "DocumentClassifierArn": "arn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1", "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-example-role", "Mode": "MULTI_CLASS" } }

Para obtener más información, consulte Creación y administración de modelos personalizados en la Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend.

Python
SDK para Python (Boto3)
nota

Hay más en GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

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 describe(self, classifier_arn=None): """ Gets metadata about a custom classifier, including its current status. :param classifier_arn: The ARN of the classifier to look up. :return: Metadata about the classifier. """ if classifier_arn is not None: self.classifier_arn = classifier_arn try: response = self.comprehend_client.describe_document_classifier( DocumentClassifierArn=self.classifier_arn ) classifier = response["DocumentClassifierProperties"] logger.info("Got classifier %s.", self.classifier_arn) except ClientError: logger.exception("Couldn't get classifier %s.", self.classifier_arn) raise else: return classifier
  • Para obtener información sobre las API, consulte DescribeDocumentClassifier en la Referencia de la API de AWS SDK para Python (Boto3).