Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Fase 3: Esecuzione di processi di analisi su documenti in Amazon S3 Dopo aver archiviato i dati in Amazon S3, puoi iniziare a eseguire i job di analisi di Amazon Comprehend. Un lavoro di analisi del *sentiment* determina lo stato d'animo generale di un documento (positivo, negativo, neutro o misto). Un processo di analisi delle *entità* estrae i nomi degli oggetti del mondo reale da un documento. Questi oggetti includono persone, luoghi, titoli, eventi, date, quantità, prodotti e organizzazioni. In questa fase, esegui due processi di analisi di Amazon Comprehend per estrarre il sentimento e le entità dal set di dati campione. **Topics** + [Prerequisiti](#tutorial-reviews-analysis-prereqs) + [Analizza il sentimento e le entità](#tutorial-reviews-analysis-jobs) ## Prerequisiti Prima di iniziare, esegui queste attività: + Completo [Fase 1: aggiunta di documenti ad Amazon S3](tutorial-reviews-add-docs.md). + (Facoltativo) Se utilizzi l'ARN AWS CLI, completa [Fase 2: (solo CLI) creazione di un ruolo IAM per Amazon Comprehend](tutorial-reviews-create-role.md) e tieni pronto il tuo ruolo IAM. ## Analizza il sentimento e le entità Il primo lavoro che esegui analizza il sentimento di ogni recensione del cliente nel set di dati di esempio. Il secondo processo estrae le entità presenti in ogni recensione del cliente. Puoi eseguire lavori di analisi di Amazon Comprehend utilizzando la console Amazon Comprehend o il. AWS CLI **Suggerimento** Assicurati di trovarti in una AWS regione che supporta Amazon Comprehend. Per ulteriori informazioni, consulta la [tabella delle regioni nella](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regional-product-services/) *Global Infrastructure Guide*. ### Analizza sentimenti ed entità (console) Quando usi la console Amazon Comprehend, crei un lavoro alla volta. È necessario ripetere i passaggi seguenti per eseguire sia un lavoro di analisi del sentimento che quello delle entità. Tieni presente che per il primo lavoro crei un ruolo IAM, ma per il secondo lavoro puoi riutilizzare il ruolo IAM del primo lavoro. Puoi riutilizzare il ruolo IAM purché utilizzi lo stesso bucket e le stesse cartelle S3. **Per eseguire processi di analisi del sentimento e delle entità (console)** 1. Assicurati di trovarti nella stessa regione in cui hai creato il bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). **Se ti trovi in un'altra regione, nella barra di navigazione, scegli la AWS regione in cui hai creato il bucket S3 dal selettore Regione.** 1. Apri la console Amazon Comprehend all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/) 1. Scegli **Launch Amazon Comprehend**. 1. Nel riquadro di navigazione, scegli **Analysis jobs**. 1. Scegli **Crea processo**. 1. Nella sezione **Job settings**, effettuate le seguenti operazioni: 1. In **Nome**, inserisci `reviews-sentiment-analysis`. 1. Per **Tipo di analisi**, scegli **Sentiment**. 1. Per **Lingua**, scegli l'**inglese**. 1. Lasciate l'impostazione **di crittografia Job** disattivata. 1. Nella sezione **Dati di input**, effettuate le seguenti operazioni: 1. Per **Origine dati**, scegli **I miei documenti**. 1. Per la **posizione S3**, scegli **Browse S3**, quindi scegli il tuo bucket dall'elenco dei bucket. 1. **Nel tuo bucket S3, per Oggetti, scegli la tua cartella.** `input` 1. **Nella `input` cartella, scegli il set di dati `amazon-reviews.csv` di esempio, quindi scegli Scegli.** 1. Per **Formato di input**, scegliete **Un documento per riga**. 1. Nella sezione **Dati di output**, procedi come segue: 1. Per la **posizione S3**, scegli **Browse S3**, quindi scegli il tuo bucket dall'elenco dei bucket. 1. **Nel tuo bucket S3, per **Oggetti, scegli la cartella**, quindi scegli Scegli. `output`** 1. Lascia la **crittografia** disattivata. 1. Nella sezione **Autorizzazioni di accesso**, procedi come segue: 1. Per il **ruolo IAM**, scegli **Crea un ruolo IAM**. 1. Per **le autorizzazioni di accesso**, scegli i bucket **S3 di input e output**. 1. Per il **suffisso del nome**, inserisci. `comprehend-access-role` Questo ruolo fornisce l'accesso al tuo bucket Amazon S3. 1. Scegli **Crea processo**. 1. Ripeti i passaggi da 1 a 10 per creare un processo di analisi delle entità. Apporta le seguenti modifiche: 1. Nelle **impostazioni Job**, per **Nome**, immettere`reviews-entities-analysis`. 1. Nelle **impostazioni Job**, per **Tipo di analisi**, scegli **Entità**. 1. In **Autorizzazioni di accesso**, scegli **Usa un ruolo IAM esistente**. Per **Nome del ruolo**, scegli `AmazonComprehendServiceRole-comprehend-access-role` (è lo stesso ruolo che hai creato per il lavoro Sentiment). ### Analizza i sentimenti e le entità ()AWS CLI Si utilizzano i `start-entities-detection-job` comandi `start-sentiment-detection-job` and per eseguire lavori di analisi dei sentimenti e delle entità. Dopo aver eseguito ogni comando, AWS CLI viene visualizzato un oggetto JSON con un `JobId` valore che consente di accedere ai dettagli sul processo, inclusa la posizione di output S3. **Per eseguire lavori di analisi del sentimento e delle entità (AWS CLI)** 1. Avvia un processo di analisi del sentiment eseguendo il seguente comando in. AWS CLI Sostituisci `arn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-access-role` con l'ARN del ruolo IAM che hai precedentemente copiato in un editor di testo. Se la tua AWS CLI regione predefinita è diversa dalla regione in cui hai creato il bucket Amazon S3, includi il parametro e `us-east-1` sostituiscilo con `--region` la regione in cui risiede il bucket. ``` aws comprehend start-sentiment-detection-job --input-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/input/ --output-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/output/ --data-access-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-access-role --job-name reviews-sentiment-analysis --language-code en [--region us-east-1] ``` 1. Dopo aver inviato il lavoro, copialo `JobId` e salvalo in un editor di testo. È necessario `JobId` trovare i file di output dal lavoro di analisi. 1. Avviate un processo di analisi delle entità eseguendo il comando seguente. ``` aws comprehend start-entities-detection-job --input-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/input/ --output-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/output/ --data-access-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-access-role --job-name reviews-entities-analysis --language-code en [--region us-east-1] ``` 1. Dopo aver inviato il lavoro, copiatelo `JobId` e salvatelo in un editor di testo. 1. Controlla lo stato delle tue offerte di lavoro. Puoi visualizzare lo stato di avanzamento di un lavoro monitorandolo`JobId`. Per tenere traccia dello stato di avanzamento del tuo lavoro di analisi dei sentimenti, esegui il comando seguente. `sentiment-job-id`Sostituiscilo con `JobId` quello che hai copiato dopo aver eseguito l'analisi del sentiment. ``` aws comprehend describe-sentiment-detection-job --job-id sentiment-job-id ``` Per tenere traccia del processo di analisi delle entità, esegui il comando seguente. Sostituiscilo `entities-job-id` con `JobId` quello che hai copiato dopo aver eseguito l'analisi delle entità. ``` aws comprehend describe-entities-detection-job --job-id entities-job-id ``` Occorrono alcuni minuti prima che `JobStatus` venga visualizzato come`COMPLETED`. Hai completato i lavori di analisi del sentimento e delle entità. Entrambi i lavori devono essere completati prima di passare alla fase successiva. Il completamento dei lavori può richiedere diversi minuti.