D'autres exemples de AWS SDK sont disponibles dans le référentiel AWS Doc SDK Examples
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Utilisation DescribeDocumentClassifier avec un AWS SDK ou une CLI
Les exemples de code suivants illustrent comment utiliser DescribeDocumentClassifier.
Les exemples d’actions sont des extraits de code de programmes de plus grande envergure et doivent être exécutés en contexte. Vous pouvez voir cette action en contexte dans l’exemple de code suivant :
- CLI
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- AWS CLI
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Pour décrire un classificateur de documents
L’exemple
describe-document-classifiersuivant obtient les propriétés d’un modèle de classificateur de documents personnalisé.aws comprehend describe-document-classifier \ --document-classifier-arnarn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1Sortie :
{ "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" } }Pour plus d’informations, consultez Création et gestion de modèles personnalisés dans le Guide du développeur Amazon Comprehend.
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Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous DescribeDocumentClassifier
à la section Référence des AWS CLI commandes.
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- Python
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- Kit SDK for Python (Boto3)
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Note
Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code 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-
Pour plus de détails sur l'API, consultez DescribeDocumentClassifierle AWS manuel de référence de l'API SDK for Python (Boto3).
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- SAP ABAP
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- Kit SDK pour SAP ABAP
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Note
Il y en a plus à ce sujet GitHub. Trouvez l’exemple complet et découvrez comment le configurer et l’exécuter dans le référentiel d’exemples de code AWS
. TRY. oo_result = lo_cpd->describedocumentclassifier( iv_documentclassifierarn = iv_classifier_arn ). MESSAGE 'Document classifier described.' TYPE 'I'. CATCH /aws1/cx_cpdinvalidrequestex. MESSAGE 'Invalid request.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdtoomanyrequestsex. MESSAGE 'Too many requests.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdresourcenotfoundex. MESSAGE 'Resource not found.' TYPE 'E'. CATCH /aws1/cx_cpdinternalserverex. MESSAGE 'Internal server error occurred.' TYPE 'E'. ENDTRY.-
Pour plus de détails sur l'API, reportez-vous DescribeDocumentClassifierà la section de référence du AWS SDK pour l'API SAP ABAP.
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