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# Analisi in tempo reale per la classificazione personalizzata (API)
<a name="class-sync-api"></a>

Puoi utilizzare l'API Amazon Comprehend per eseguire la classificazione in tempo reale con un modello personalizzato. Innanzitutto, crei un endpoint per eseguire l'analisi in tempo reale. Dopo aver creato l'endpoint, si esegue la classificazione in tempo reale.

Gli esempi in questa sezione utilizzano i formati di comandi per Unix, Linux e macOS. Per Windows, sostituisci il carattere di continuazione UNIX barra rovesciata (\$1) al termine di ogni riga con un accento circonflesso (^).

Per informazioni sul provisioning della velocità effettiva degli endpoint e sui costi associati, consulta. [Utilizzo degli endpoint Amazon Comprehend](using-endpoints.md)

**Topics**
+ [Creazione di un endpoint per la classificazione personalizzata](#create-endpoint-api)
+ [Esecuzione della classificazione personalizzata in tempo reale](#cc-real-time-analysis-api)

## Creazione di un endpoint per la classificazione personalizzata
<a name="create-endpoint-api"></a>

L'esempio seguente mostra il funzionamento dell'[CreateEndpoint](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_CreateEndpoint.html)API utilizzando. AWS CLI

```
aws comprehend create-endpoint \
    --desired-inference-units number of inference units \
    --endpoint-name endpoint name \
    --model-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:model/example \
    --tags Key=My1stTag,Value=Value1
```

Amazon Comprehend risponde con quanto segue:

```
{
   "EndpointArn": "Arn"
}
```

## Esecuzione della classificazione personalizzata in tempo reale
<a name="cc-real-time-analysis-api"></a>

Dopo aver creato un endpoint per il modello di classificazione personalizzato, si utilizza l'endpoint per eseguire l'operazione [ClassifyDocument](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ClassifyDocument.html)API. È possibile fornire un input di testo utilizzando il parametro `text` o`bytes`. Immettete gli altri tipi di input utilizzando il `bytes` parametro.

Per i file di immagine e i file PDF, è possibile utilizzare il `DocumentReaderConfig` parametro per sovrascrivere le azioni di estrazione del testo predefinite. Per maggiori dettagli, consultare [Impostazione delle opzioni di estrazione del testo](idp-set-textract-options.md).

Per ottenere risultati ottimali, abbinate il tipo di input al tipo di modello di classificatore. La risposta dell'API include un avviso se invii un documento nativo a un modello di testo semplice o un file di testo semplice a un modello di documento nativo. Per ulteriori informazioni, consulta [Modelli di classificazione della formazione](training-classifier-model.md).

### Usando il AWS Command Line Interface
<a name="cc-real-time-analysis-api-cli"></a>

Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare il comando CLI *classify-document*. 

#### Classificare il testo utilizzando il AWS CLI
<a name="cc-real-time-analysis-api-run-cli1"></a>

L'esempio seguente esegue la classificazione in tempo reale su un blocco di testo.

```
aws comprehend classify-document \
     --endpoint-arn arn:aws:comprehend:region:account-id:endpoint/endpoint name \
     --text 'From the Tuesday, April 16th, 1912 edition of The Guardian newspaper: The maiden voyage of the White Star liner Titanic, 
     the largest ship ever launched ended in disaster. The Titanic started her trip from Southampton for New York on Wednesday. Late 
     on Sunday night she struck an iceberg off the Grand Banks of Newfoundland. By wireless telegraphy she sent out signals of distress, 
     and several liners were near enough to catch and respond to the call.'
```

Amazon Comprehend risponde con quanto segue:

```
{
    "Classes": [ 
       { 
          "Name": "string",
          "Score": 0.9793661236763
       }
    ]
 }
```

#### Classificate un documento semistrutturato utilizzando il AWS CLI
<a name="cc-real-time-analysis-api-run-cli2"></a>

Per analizzare la classificazione personalizzata di un file PDF, Word o di immagine, esegui il `classify-document` comando con il file di input nel `bytes` parametro.

L'esempio seguente utilizza un'immagine come file di input. Utilizza l'`fileb`opzione per codificare in base 64 i byte del file di immagine. Per ulteriori informazioni, vedere [Binary large objects](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-usage-parameters-types.html#parameter-type-blob) nella Guida per l'utente. AWS Command Line Interface 

Questo esempio passa anche un file JSON denominato `config.json` per impostare le opzioni di estrazione del testo.

```
$ aws comprehend classify-document \
> --endpoint-arn arn \
> --language-code en \
> --bytes fileb://image1.jpg   \
> --document-reader-config file://config.json
```

Il file **config.json** contiene il seguente contenuto.

```
 {
    "DocumentReadMode": "FORCE_DOCUMENT_READ_ACTION",
    "DocumentReadAction": "TEXTRACT_DETECT_DOCUMENT_TEXT"    
 }
```

Amazon Comprehend risponde con quanto segue:

```
{
    "Classes": [ 
       { 
          "Name": "string",
          "Score": 0.9793661236763
       }
    ]
 }
```

Per ulteriori informazioni, consulta [ClassifyDocument](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ClassifyDocument.html)*Amazon Comprehend API* Reference.