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# Ejecución de análisis de reconocedores personalizados en tiempo real
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Real-time El análisis es útil para las aplicaciones que procesan documentos pequeños a medida que llegan. Por ejemplo, puede detectar entidades personalizadas en publicaciones en redes sociales, solicitudes de asistencia o reseñas de clientes. 

**Antes de empezar**  
Necesita un modelo de reconocimiento de entidades personalizado (también conocido como reconocedor) antes de poder detectar entidades personalizadas. Para obtener más información acerca de estos modelos, consulte [Entrenamiento de los modelos de reconocedores personalizados de entidades](training-recognizers.md). 

Un reconocedor entrenado con anotaciones de texto sin formato admite la detección de entidades únicamente en documentos de texto sin formato. Un reconocedor entrenado con anotaciones de documentos PDF permite la detección de entidades en documentos de texto sin formato, imágenes, archivos PDF y documentos de Word. Para obtener más información acerca de los archivos de entrada, consulte [Entradas para análisis personalizados en tiempo real](idp-inputs-sync.md).

Si planea analizar archivos de imagen o documentos PDF escaneados, su política de IAM debe conceder permisos para usar dos métodos de la API Amazon Textract DetectDocumentText ( AnalyzeDocumenty). Amazon Comprehend invoca estos métodos durante la extracción de texto. Para ver una política de ejemplo, consulte [Permisos necesarios para realizar acciones de análisis de documentos](security_iam_id-based-policy-examples.md#security-iam-based-policy-perform-cmp-actions).

**Topics**
+ [Real-time análisis para el reconocimiento personalizado de entidades (consola)](detecting-cer-real-time.md)
+ [Real-time análisis para el reconocimiento personalizado de entidades (API)](detecting-cer-real-time-api.md)
+ [Salidas para análisis en tiempo real](outputs-cer-sync.md)