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# 주제 모델링을 위한 비동기 분석
<a name="get-started-topics"></a>

 문서 세트의 주제를 결정하려면 [StartTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_StartTopicsDetectionJob.html)을 사용하여 비동기 작업을 시작하십시오. 영어 또는 스페인어로 작성된 문서의 주제를 모니터링할 수 있습니다.

**Topics**
+ [시작하기 전에](#topics-before)
+ [사용 AWS Command Line Interface](#topics-cli)
+ [SDK for Python 또는 사용 SDK for .NET](#topic-java)

## 시작하기 전에
<a name="topics-before"></a>

시작하기 전에 다음 사항을 확인해야 합니다.
+ **입력 및 출력 버킷** - 입력 및 출력에 사용할 Amazon S3 버킷을 식별합니다. 버킷은 사용자가 호출하는 API와 동일한 리전에 있어야 합니다.
+ **IAM 서비스 역할** - 입력 및 출력 버킷에 액세스하려면 권한이 있는 IAM 서비스 역할이 필요합니다. 자세한 내용은 [비동기 작업에 필요한 역할 기반 권한](security_iam_id-based-policy-examples.md#auth-role-permissions) 단원을 참조하십시오.

## 사용 AWS Command Line Interface
<a name="topics-cli"></a>

다음 예제에서는에서 `StartTopicsDetectionJob` 작업을 사용하는 방법을 보여줍니다. AWS CLI

다음은 Unix, Linux, macOS용 형식으로 지정된 예제입니다. Windows의 경우 각 줄의 끝에 있는 백슬래시(\$1) Unix 연속 문자를 캐럿(^)으로 바꿉니다.

```
aws comprehend start-topics-detection-job \
                --number-of-topics topics to return \
                --job-name "job name" \
                --region region \
                --cli-input-json file://path to JSON input file
```

`cli-input-json` 파라미터에는 다음 예시에 표시된 대로 요청 데이터가 포함된 JSON 파일의 경로를 제공해야 합니다.

```
{
    "InputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
        "InputFormat": "ONE_DOC_PER_FILE"
    },
    "OutputDataConfig": {
        "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
    },
    "DataAccessRoleArn": "arn:aws:iam::account ID:role/data access role"
}
```

주제 감지 작업 시작 요청이 성공하면 다음과 같은 응답을 받게 됩니다.

```
{
    "JobStatus": "SUBMITTED",
    "JobId": "job ID"
}
```

제출한 주제 감지 작업의 목록을 보려면 [ListTopicsDetectionJobs](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ListTopicsDetectionJobs.html) 작업을 사용하십시오. 이 목록에는 사용한 입력 및 출력 위치와 각 감지 작업의 상태에 대한 정보가 포함됩니다. 다음은 Unix, Linux, macOS용 형식으로 지정된 예제입니다. Windows의 경우 각 줄의 끝에 있는 백슬래시(\$1) Unix 연속 문자를 캐럿(^)으로 바꿉니다.

```
aws comprehend list-topics-detection-jobs \-- region
```

응답은 다음과 비슷한 JSON 형식으로 받게 됩니다.

```
{
    "TopicsDetectionJobPropertiesList": [
        {
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "NumberOfTopics": topics to return,
            "JobId": "job ID",
            "JobStatus": "COMPLETED",
            "JobName": "job name",
            "SubmitTime": timestamp,
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
            },
            "EndTime": timestamp
        },
        {
            "InputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
                "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
            },
            "NumberOfTopics": topics to return,
            "JobId": "job ID",
            "JobStatus": "RUNNING",
            "JobName": "job name",
            "SubmitTime": timestamp,
            "OutputDataConfig": {
                "S3Uri": "s3://output bucket/output path"
            }
        }
    ]
}
```

[DescribeTopicsDetectionJob](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_DescribeTopicsDetectionJob.html) 작업을 사용하여 기존 작업의 상태를 가져올 수 있습니다. 다음은 Unix, Linux, macOS용 형식으로 지정된 예제입니다. Windows의 경우 각 줄의 끝에 있는 백슬래시(\$1) Unix 연속 문자를 캐럿(^)으로 바꿉니다.

```
aws comprehend describe-topics-detection-job --job-id job ID 
```

응답은 다음과 같은 JSON 형식으로 받게 됩니다.

```
{
    "TopicsDetectionJobProperties": {
        "InputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://input bucket/input path",
            "InputFormat": "ONE_DOC_PER_LINE"
        },
        "NumberOfTopics": topics to return,
        "JobId": "job ID",
        "JobStatus": "COMPLETED",
        "JobName": "job name",
        "SubmitTime": timestamp,
        "OutputDataConfig": {
            "S3Uri": "s3://output bucket/ouput path"
        },
        "EndTime": timestamp
    }
}
```

## SDK for Python 또는 사용 SDK for .NET
<a name="topic-java"></a>

주제 모델링 작업을 시작하는 방법에 대한 SDK 예제는 [AWS SDK 또는 CLI와 `StartTopicsDetectionJob` 함께 사용](example_comprehend_StartTopicsDetectionJob_section.md)를 참조하세요.