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# Real-time analyse à l'aide des modèles intégrés
Vous pouvez utiliser la console Amazon Comprehend pour exécuter une analyse en temps réel d'un document texte UTF-8 codé. Le document peut être en anglais ou dans l'une des autres langues prises en charge par Amazon Comprehend. Les résultats sont affichés dans la console afin que vous puissiez consulter l'analyse.
Pour commencer à analyser des documents, connectez-vous à la console [Amazon Comprehend AWS Management Console](https://console.aws.amazon.com/comprehend/home?region=us-east-1#api-explorer:) et ouvrez-la.
Vous pouvez remplacer le texte d'exemple par votre propre texte, puis choisir **Analyser** pour obtenir une analyse de votre texte. Sous le texte en cours d'analyse, le volet **Résultats** affiche plus d'informations sur le texte.
**Exécutez une analyse en temps réel à l'aide du modèle intégré**
1. Connectez-vous à la console Amazon Comprehend AWS Management Console et ouvrez-la à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/)
1. Dans le menu de gauche, sélectionnez **Real-time Analyse**.
1. Sous **Type d'entrée**, choisissez **Built-in**le **type d'analyse**.
1. Entrez le texte que vous souhaitez analyser.
1. Choisissez **Analyser**. La console affiche les résultats de l'analyse du texte dans le panneau **Insights**. Le panneau **Insights** inclut un onglet pour chacun des types d'insights. Les sections suivantes décrivent les résultats pour le type d'aperçu.
**Topics**
+ [Entités](#realtime-analysis-console-entities)
+ [Phrases clés](#realtime-analysis-console-key-phrases)
+ [Language](#realtime-analysis-console-language)
+ [données d'identification personnelle (PII)](#realtime-analysis-console-pii)
+ [Sentiment](#realtime-analysis-console-sentiment)
+ [Sentiment ciblé](#realtime-analysis-console-targeted-sentiment)
+ [Syntaxe](#realtime-analysis-console-syntax)
## Entités
L'onglet **Entités** répertorie chaque entité, sa catégorie et le niveau de confiance détecté par Amazon Comprehend dans le texte saisi. Les résultats sont codés par couleur pour indiquer différents types d'entités tels que les organisations, les lieux, les dates et les personnes. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Entités](how-entities.md).
## Phrases clés
L'onglet **Phrases clés** répertorie les phrases nominales clés détectées par Amazon Comprehend dans le texte saisi, ainsi que le niveau de confiance associé. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Phrases clés](how-key-phrases.md).
## Language
L'onglet **Langue** indique la langue dominante du texte et le niveau de confiance d'Amazon Comprehend quant à l'exactitude de la détection de la langue dominante. Amazon Comprehend peut reconnaître 100 langues. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Langue dominante](how-languages.md).
## données d'identification personnelle (PII)
L'onglet **PII** répertorie les entités dans votre texte saisi qui contiennent des informations personnelles identifiables (PII). Une entité PII est une référence textuelle à des données personnelles qui pourraient être utilisées pour identifier un individu, telles qu'une adresse, un numéro de compte bancaire ou un numéro de téléphone. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Détection des entités PII](how-pii.md).
L'onglet **PII** propose deux modes d'analyse :
+ Offsets
+ Étiquettes
### Offsets
Le mode d'analyse des **décalages** identifie l'emplacement des informations personnelles dans vos documents texte. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Localiser les entités PII](how-pii.md#how-pii-locate).
### Étiquettes
Le mode d'analyse des **étiquettes** vérifie la présence de PII dans votre document texte et renvoie les étiquettes des types d'entités PII identifiés. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Étiquetage des entités PII](how-pii-labels.md).
## Sentiment
L'onglet **Sentiment** indique le sentiment dominant du texte. Le sentiment peut être évalué comme neutre, positif, négatif ou mitigé. Dans ce cas, chaque sentiment possède un indice de confiance, fournissant une estimation par Amazon Comprehend indiquant que ce sentiment est dominant. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Sentiment](how-sentiment.md).
## Sentiment ciblé
L'analyse **ciblée des sentiments** identifie les sentiments exprimés à l'égard des entités mentionnées dans le texte. Amazon Comprehend attribue une note de sentiment à chaque mention d'une entité, ainsi qu'une note de confiance et d'autres informations. Une évaluation des sentiments peut être neutre, positive, négative ou mitigée.
Dans le panneau **Texte analysé**, la console souligne chacune des entités analysées. La couleur du texte souligné indique le sentiment général de l'entité. Si vous passez le curseur sur une entité, la console affiche des informations supplémentaires dans une fenêtre contextuelle.
Le tableau des **résultats** fournit des informations supplémentaires sur chaque entité. S'il existe plusieurs mentions de la même entité, appelées groupe de coréférence, le tableau affiche ces mentions sous la forme d'un ensemble démontable de lignes associées à l'entité principale.
Dans l'exemple suivant, l'entité est une personne nommée **Zhang Wei**. L'analyse ciblée des sentiments reconnaît que chaque mention de **vous** fait référence à la même personne. La console affiche ces mentions sous forme de sous-entrées de l'entité principale.
Si le texte que vous analysez n'inclut aucun sentiment ciblé[Types d’entités](how-targeted-sentiment.md#how-targeted-sentiment-entities), l'analyse du sentiment ciblé affiche un champ de résultats vide.
Pour plus d'informations sur l'utilisation de la console pour une analyse ciblée des sentiments en temps réel, consultez[Analyse en temps réel à l'aide de la console](how-targeted-sentiment.md#how-targeted-sentiment-console).
## Syntaxe
L'onglet **Syntaxe** affiche une ventilation de chaque élément du texte, ainsi que sa partie du discours et le score de confiance associé. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Analyse syntaxique](how-syntax.md).
