Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# Memulai pekerjaan deteksi entitas kustom (API)
<a name="detecting-cer-async-api"></a>

Anda dapat menggunakan API untuk memulai dan memantau pekerjaan analisis asinkron untuk pengenalan entitas kustom.

Untuk memulai tugas deteksi entitas kustom dengan [StartEntitiesDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartEntitiesDetectionJob.html)operasi, Anda memberikan EntityRecognizerArn, yang merupakan Amazon Resource Name (ARN) dari model terlatih. Anda dapat menemukan ARN ini dalam menanggapi operasi. [CreateEntityRecognizer](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_CreateEntityRecognizer.html) 

**Topics**
+ [Mendeteksi entitas kustom menggunakan AWS Command Line Interface](#detecting-cer-async-api-cli)
+ [Mendeteksi entitas kustom menggunakan AWS SDK untuk Java](#detecting-cer-async-api-java)
+ [Mendeteksi entitas kustom menggunakan AWS SDK untuk Python (Boto3)](#detecting-cer-async-api-python)
+ [Mengesampingkan tindakan API untuk file PDF](#detecting-cer-api-pdf)

## Mendeteksi entitas kustom menggunakan AWS Command Line Interface
<a name="detecting-cer-async-api-cli"></a>

Gunakan contoh berikut untuk lingkungan Unix, Linux, dan macOS. Untuk Windows, ganti karakter kelanjutan backslash (\\) Unix di akhir setiap baris dengan tanda sisipan (^). Untuk mendeteksi entitas kustom dalam kumpulan dokumen, gunakan sintaks permintaan berikut:

```
aws comprehend start-entities-detection-job \
     --entity-recognizer-arn "arn:aws:comprehend:{{region}}:{{account number}}:entity-recognizer/test-6" \
     --job-name infer-1 \
     --data-access-role-arn "arn:aws:iam::{{account number}}:role/service-role/AmazonComprehendServiceRole-role" \
     --language-code en \
     --input-data-config "S3Uri=s3://{{Bucket Name}}/{{Bucket Path}}" \
     --output-data-config "S3Uri=s3://{{Bucket Name}}/{{Bucket Path}}/" \
     --region {{region}}
```

Amazon Comprehend merespons `JobID` dengan `JobStatus` dan dan akan mengembalikan output dari pekerjaan di bucket S3 yang Anda tentukan dalam permintaan.

## Mendeteksi entitas kustom menggunakan AWS SDK untuk Java
<a name="detecting-cer-async-api-java"></a>

Untuk contoh Amazon Comprehend yang menggunakan Java, lihat contoh [Amazon](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/example_code/comprehend) Comprehend Java.

## Mendeteksi entitas kustom menggunakan AWS SDK untuk Python (Boto3)
<a name="detecting-cer-async-api-python"></a>

Contoh ini membuat pengenal entitas kustom, melatih model, dan kemudian menjalankannya dalam pekerjaan pengenal entitas menggunakan. AWS SDK untuk Python (Boto3)

Buat instance SDK untuk Python. 

```
import boto3
import uuid
comprehend = boto3.client("comprehend", region_name="{{region}}")
```

Buat pengenal entitas: 

```
response = comprehend.create_entity_recognizer(
    RecognizerName="Recognizer-Name-Goes-Here-{}".format(str(uuid.uuid4())),
    LanguageCode="en",
    DataAccessRoleArn="{{Role ARN}}",
    InputDataConfig={
        "EntityTypes": [
            {
                "Type": "{{ENTITY_TYPE}}"
            }
        ],
        "Documents": {
            "S3Uri": "s3://{{Bucket Name}}/{{Bucket Path}}/documents"
        },
        "Annotations": {
            "S3Uri": "s3://{{Bucket Name}}/{{Bucket Path}}/annotations"
        }
    }
)
recognizer_arn = response["EntityRecognizerArn"]
```

Daftar semua pengenal: 

```
response = comprehend.list_entity_recognizers()
```

Tunggu hingga pengenal entitas mencapai status TERLATIH: 

```
while True:
    response = comprehend.describe_entity_recognizer(
        EntityRecognizerArn=recognizer_arn
    )

    status = response["EntityRecognizerProperties"]["Status"]
    if "IN_ERROR" == status:
        sys.exit(1)
    if "TRAINED" == status:
        break

    time.sleep(10)
```

Memulai pekerjaan deteksi entitas kustom: 

```
response = comprehend.start_entities_detection_job(
    EntityRecognizerArn=recognizer_arn,
    JobName="Detection-Job-Name-{}".format(str(uuid.uuid4())),
    LanguageCode="en",
    DataAccessRoleArn="{{Role ARN}}",
    InputDataConfig={
        "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE",
        "S3Uri": "s3://{{Bucket Name}}/{{Bucket Path}}/documents"
    },
    OutputDataConfig={
        "S3Uri": "s3://{{Bucket Name}}/{{Bucket Path}}/output"
    }
)
```

## Mengesampingkan tindakan API untuk file PDF
<a name="detecting-cer-api-pdf"></a>

Untuk file gambar dan file PDF, Anda dapat mengganti tindakan ekstraksi default menggunakan `DocumentReaderConfig` parameter di`InputDataConfig`.

Contoh berikut mendefinisikan file JSON bernama saya InputDataConfig.json untuk mengatur nilai-nilai. `InputDataConfig` Ini menetapkan `DocumentReadConfig` untuk menggunakan Amazon Texttract `DetectDocumentText` API untuk semua file PDF.

**Example**  

```
"InputDataConfig": {
  "S3Uri": s3://{{Bucket Name}}/{{Bucket Path}}",
  "InputFormat": "ONE_DOC_PER_FILE",
  "DocumentReaderConfig": {
      "DocumentReadAction": "TEXTRACT_DETECT_DOCUMENT_TEXT",
      "DocumentReadMode": "FORCE_DOCUMENT_READ_ACTION"
  }
}
```

Dalam `StartEntitiesDetectionJob` operasi, tentukan InputDataConfig.json file saya sebagai `InputDataConfig` parameter:

```
  --input-data-config file://myInputDataConfig.json  
```

Untuk informasi selengkapnya tentang `DocumentReaderConfig` parameter, lihat[Mengatur opsi ekstraksi teks](idp-set-textract-options.md).