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ステップ 3: Amazon S3 上のドキュメントに対する分析ジョブの実行
Amazon S3 にデータを保存すると、Amazon Comprehend 分析ジョブの実行を開始することができます。感情分析ジョブでは、ドキュメントの全体的な雰囲気 (肯定的、否定的、中立、混在) が判定されます。エンティティ分析ジョブでは、ドキュメントから現実世界のオブジェクトの名前が抽出されます。そうしたオブジェクトとして、人物や場所、役職、イベント、日付、数量、商品、組織などがあります。このステップでは、2 つの Amazon Comprehend 分析ジョブを実行して、サンプルデータセットから感情とエンティティを抽出します。
前提条件
開始する前に、以下を実行します。
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ステップ 1: Amazon S3 にドキュメントを追加する を完了します。
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(オプション) を使用している場合は AWS CLI、IAM ロール ARN を完了ステップ 2: (CLI のみ) Amazon Comprehend 用の IAM ロールを作成するして準備します。
感情とエンティティを分析する
最初のジョブでは、サンプルデータセット内の各カスタマーレビューの感情を分析します。2 つ目のジョブでは、各カスタマーレビューのエンティティを抽出します。Amazon Comprehend の分析ジョブは、Amazon Comprehend コンソールまたは AWS CLIを使用して実行できます。
ヒント
Amazon Comprehend をサポートする AWS リージョンにいることを確認します。詳細については、『グローバルインフラストラクチャガイド』の「リージョン
Amazon Comprehend コンソールを利用すると、一度に 1 つのジョブを作成します。感情分析ジョブとエンティティ分析ジョブの両方を実行するには、次の手順を繰り返す必要があります。最初のジョブでは IAM ロールを作成しますが、2 つ目のジョブでは最初のジョブの IAM ロールを再利用できます。IAM ロールは、同じ S3 バケットとフォルダを使用する限り再利用できます。
感情分析ジョブとエンティティ分析ジョブを実行する (コンソール)
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Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットを作成したリージョンと同じリージョンにいることを確認します。別のリージョンにいる場合は、ナビゲーションバーで、 AWS リージョンセレクタから S3 バケットを作成したリージョンを選択します。
Amazon Comprehend コンソール (https://console.aws.amazon.com/comprehend/
) を開きます。 -
[Launch Amazon Comprehend] (Amazon Comprehend の起動) を選択します。
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ナビゲーションペインで、[分析ジョブ]] を選択します。
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[Create job] (ジョブの作成) を選択します。
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[Job settings] (ジョブの設定) セクションで、以下の操作を行います。
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[Name] (名前)に
reviews-sentiment-analysisと入力します。 -
分析タイプで、時系列 を選択します。
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[Language] (言語) で、[English] (英語) を選択します。
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[Job 暗号化] 設定は無効のままにしておきます。
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[Input data] (入力データ) セクションで、以下の操作を行います。
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[Data source] (データソース) で、[My documents] (マイドキュメント) を選択します。
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[S3 上の場所]で、[S3 を参照]を選択し、バケットのリストからバケットを選択します。
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S3 バケットの [オブジェクト] で、
inputフォルダを選択します。 -
inputフォルダでサンプルデータセットamazon-reviews.csvを選択し、[選択] を選択します。 -
[入力形式]で、[ファイルあたり 1 つのドキュメント]を選択します。
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[Output data] (出力データ) セクションで、以下の操作を行います。
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[S3 上の場所]で、[S3 を参照]を選択し、バケットのリストからバケットを選択します。
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S3 バケットの [オブジェクト] で、
outputフォルダを選択し、[選択] を選択します。 -
[暗号化] は無効のままにしておきます。
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[Access permissions] (アクセス許可) セクションで、以下の操作を行います。
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[IAM role] (IAM ロール) で、[Create an IAM role] (IAM ロールの選択) を選択します。
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[Permissions to access] (アクセスの許可) で、[Input and Output S3 buckets] (S3 バケットの入力と出力) を選択します。
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[Name suffix] (サフィックスに名前を付ける) で、
comprehend-access-roleと入力します。このロールは、Amazon S3 バケットへのアクセスを提供します。
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[ジョブの作成] を選択します。
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ステップ 1 ~ 10 を繰り返して、エンティティ分析ジョブを作成します。以下の変更を加えます。
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[Job 設定] の [名前] で
reviews-entities-analysisと入力します。 -
[Job 設定] の [分析タイプ]で [エンティティ] を選択します。
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[アクセス許可] で、[既存の IAM ロールを使用] を選択します。[ロール名] では、
AmazonComprehendServiceRole-comprehend-access-role(感情ジョブ用に作成したロールと同じロール) を選択します。
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感情分析ジョブとエンティティ分析ジョブの実行には、start-sentiment-detection-job および start-entities-detection-job コマンドを利用します。各コマンドを実行すると、 には、出力 S3 の場所を含むジョブの詳細にアクセスできるJobId値を持つ JSON オブジェクト AWS CLI が表示されます。
感情およびエンティティ分析ジョブを実行するには (AWS CLI)
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感情分析ジョブを開始するには、 AWS CLIで次のコマンドを実行します。
の部分は、以前にテキストエディタにコピーした IAM ロールの ARN に置き換えます。デフォルトの AWS CLI リージョンが Amazon S3 バケットを作成したリージョンと異なる場合は、arn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-access-role--regionパラメータを含め、 をバケットが存在するリージョンに置き換えます。us-east-1aws 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-arnarn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-access-role--job-name reviews-sentiment-analysis --language-code en [--regionus-east-1] -
ジョブを送信したら、
JobIdをコピーしてテキストエディタに保存します。分析ジョブの出力ファイルを見つけるには、JobIdが必要です。 -
感情分析ジョブを開始するには、 次のコマンドを実行します。
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-arnarn:aws:iam::123456789012:role/comprehend-access-role--job-name reviews-entities-analysis --language-code en [--regionus-east-1] -
ジョブを送信したら、
JobIdをコピーしてテキストエディタに保存します。 -
ジョブのステータスを確認します。ジョブの
JobIdを追跡することで、ジョブの進行状況を確認できます。感情分析ジョブの進捗状況を追跡するには、次のコマンドを実行します。
の部分は、感情分析の実行後にコピーしたsentiment-job-idJobIdに置き換えます。aws comprehend describe-sentiment-detection-job --job-idsentiment-job-idエンティティ分析ジョブを追跡するには、次のコマンドを実行します。
の部分は、エンティティ分析を実行した後にコピーしentities-job-idJobIdに置き換えます。aws comprehend describe-entities-detection-job --job-identities-job-idJobStatusがCOMPLETEDと表示されるまで、数分かかります。
感情とエンティティの分析ジョブが完了しました。次のステップに進むには、両方のジョブを完了している必要があります。ジョブが完了するまでに数分かかることがあります。