Sono disponibili altri esempi per SDK AWS nel repository GitHub della documentazione degli esempi per SDK AWS
Utilizzare DescribeDocumentClassifier con un SDK AWS o una CLI
Gli esempi di codice seguenti mostrano come utilizzare DescribeDocumentClassifier.
Gli esempi di operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguiti nel contesto. Puoi vedere questa azione nel contesto nel seguente esempio di codice:
- CLI
-
- AWS CLI
-
Come descrivere un classificatore di documenti
L’esempio
describe-document-classifierseguente ottiene le proprietà di un modello di classificatore di documenti personalizzato.aws comprehend describe-document-classifier \ --document-classifier-arnarn:aws:comprehend:us-west-2:111122223333:document-classifier/example-classifier-1Output:
{ "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" } }Per ulteriori informazioni, consulta Creazione e gestione di modelli personalizzati nella Guida per gli sviluppatori di Amazon Comprehend.
-
Per informazioni dettagliate sull’API, consulta DescribeDocumentClassifier
in AWS CLI Command Reference.
-
- Python
-
- SDK per Python (Boto3)
-
Nota
Ulteriori informazioni su GitHub. Trova l’esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l’esecuzione nel Repository di esempi di codice 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-
Per informazioni dettagliate sull’API, consulta DescribeDocumentClassifier nella documentazione di riferimento dell’API AWS SDK per Python (Boto3).
-