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# 비동기 분석 작업을 위한 출력
분석 작업이 완료되면 요청에서 지정한 S3 버킷에 결과가 저장됩니다.
## 텍스트 입력을 위한 출력
텍스트 입력 문서 형식(멀티클래스 또는 멀티레이블)의 경우 작업 출력은 `output.tar.gz`로 이름이 지정된 단일 파일로 구성됩니다. 이 파일은 텍스트 파일과 출력이 들어 있는 압축된 아카이브 파일입니다.
**멀티클래스 출력**
멀티클래스 모드에서 학습된 분류기를 사용하면 그 결과에 `classes`가 표시됩니다. 이러한 `classes`는 각각 분류기를 학습시킬 때 범주 세트를 만드는 데 사용되는 클래스입니다.
이러한 출력 필드에 대한 자세한 내용은 *Amazon Comprehend API 참조*의 [문서 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ClassifyDocument.html)를 참조하세요.
다음 예제에서는 다음과 같은 함께 상호 배타적인 클래스들을 사용합니다.
```
DOCUMENTARY
SCIENCE_FICTION
ROMANTIC_COMEDY
SERIOUS_DRAMA
OTHER
```
입력 데이터 형식이 라인당 문서 하나인 경우, 출력 파일에는 입력의 각 라인에 라인 하나가 포함됩니다. 각 라인에는 파일 이름, 입력 라인의 0을 기반으로 하는 라인 번호, 문서 내에서 발견되는 단일 혹은 여러 클래스가 포함됩니다. 이는 개별 인스턴스가 올바르게 분류되었다는 Amazon Comprehend의 확신으로 종결됩니다.
예제:
```
{"File": "file1.txt", "Line": "0", "Classes": [{"Name": "Documentary", "Score": 0.8642}, {"Name": "Other", "Score": 0.0381}, {"Name": "Serious_Drama", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Line": "1", "Classes": [{"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.5}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.0381}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file2.txt", "Line": "2", "Classes": [{"Name": "Documentary", "Score": 0.1}, {"Name": "Documentary", "Score": 0.0381}, {"Name": "Documentary", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file2.txt", "Line": "3", "Classes": [{"Name": "Serious_Drama", "Score": 0.3141}, {"Name": "Other", "Score": 0.0381}, {"Name": "Other", "Score": 0.0372}]}
```
입력 데이터 형식이 파일당 문서 하나인 경우 출력 파일에는 문서당 라인 하나가 포함됩니다. 각 라인에는 파일 이름과 문서에 있는 하나 이상의 클래스가 있습니다. 이는 Amazon Comprehend가 개별 인스턴스를 정확하게 분류했다는 확신으로 종결됩니다.
예제:
```
{"File": "file0.txt", "Classes": [{"Name": "Documentary", "Score": 0.8642}, {"Name": "Other", "Score": 0.0381}, {"Name": "Serious_Drama", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Classes": [{"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.5}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.0381}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file2.txt", "Classes": [{"Name": "Documentary", "Score": 0.1}, {"Name": "Documentary", "Score": 0.0381}, {"Name": "Domentary", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file3.txt", "Classes": [{"Name": "Serious_Drama", "Score": 0.3141}, {"Name": "Other", "Score": 0.0381}, {"Name": "Other", "Score": 0.0372}]}
```
**멀티레이블 출력**
멀티레이블 모드에서 학습된 분류기를 사용하면 그 결과에 `labels`가 표시됩니다. 이러한 `labels`는 각각 분류기를 학습시킬 때 범주 세트를 만드는 데 사용되는 레이블입니다.
다음 예제에서는 이러한 고유한 레이블을 사용합니다.
```
SCIENCE_FICTION
ACTION
DRAMA
COMEDY
ROMANCE
```
입력 데이터 형식이 라인당 문서 하나인 경우, 출력 파일에는 입력의 각 라인에 라인 하나가 포함됩니다. 각 라인에는 파일 이름, 입력 라인의 0을 기반으로 하는 라인 번호, 문서 내에서 발견되는 단일 혹은 여러 클래스가 포함됩니다. 이는 개별 인스턴스가 올바르게 분류되었다는 Amazon Comprehend의 확신으로 종결됩니다.
예제:
```
{"File": "file1.txt", "Line": "0", "Labels": [{"Name": "Action", "Score": 0.8642}, {"Name": "Drama", "Score": 0.650}, {"Name": "Science Fiction", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Line": "1", "Labels": [{"Name": "Comedy", "Score": 0.5}, {"Name": "Action", "Score": 0.0381}, {"Name": "Drama", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Line": "2", "Labels": [{"Name": "Action", "Score": 0.9934}, {"Name": "Drama", "Score": 0.0381}, {"Name": "Action", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Line": "3", "Labels": [{"Name": "Romance", "Score": 0.9845}, {"Name": "Comedy", "Score": 0.8756}, {"Name": "Drama", "Score": 0.7723}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.6157}]}
```
입력 데이터 형식이 파일당 문서 하나인 경우 출력 파일에는 문서당 라인 하나가 포함됩니다. 각 라인에는 파일 이름과 문서에 있는 하나 이상의 클래스가 있습니다. 이는 Amazon Comprehend가 개별 인스턴스를 정확하게 분류했다는 확신으로 종결됩니다.
예제:
```
{"File": "file0.txt", "Labels": [{"Name": "Action", "Score": 0.8642}, {"Name": "Drama", "Score": 0.650}, {"Name": "Science Fiction", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file1.txt", "Labels": [{"Name": "Comedy", "Score": 0.5}, {"Name": "Action", "Score": 0.0381}, {"Name": "Drama", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file2.txt", "Labels": [{"Name": "Action", "Score": 0.9934}, {"Name": "Drama", "Score": 0.0381}, {"Name": "Action", "Score": 0.0372}]}
{"File": "file3.txt”, "Labels": [{"Name": "Romance", "Score": 0.9845}, {"Name": "Comedy", "Score": 0.8756}, {"Name": "Drama", "Score": 0.7723}, {"Name": "Science_Fiction", "Score": 0.6157}]}
```
## 반구조화된 입력 문서를 위한 출력
반구조화된 입력 문서를 위한 출력에 다음과 같은 추가 필드가 포함될 수 있습니다.
+ 문서 메타데이터(DocumentMetadata) — 문서에 대한 추출 정보입니다. 메타데이터에는 문서의 페이지 목록과 각 페이지에서 추출한 문자 수가 포함됩니다. 요청에 `Byte` 파라미터가 포함된 경우 응답에 이 필드가 표시됩니다.
+ 문서 유형(DocumentType) — 입력 문서에 있는 각 페이지의 문서 유형입니다. 요청에 `Byte` 파라미터가 포함된 경우 응답에 이 필드가 표시됩니다.
+ 오류(Errors) — 입력 문서를 처리하는 동안 시스템에서 감지한 페이지 수준 오류입니다. 시스템에서 오류가 발생하지 않으면 이 필드는 비어 있습니다.
이러한 출력 필드에 대한 자세한 내용은 *Amazon Comprehend API 참조*의 [문서 분류](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/API_ClassifyDocument.html)를 참조하세요.
다음 예제는 두 페이지로 구성된 스캔한 PDF 파일의 출력을 보여줍니다.
```
[{ #First page output
"Classes": [
{
"Name": "__label__2 ",
"Score": 0.9993996620178223
},
{
"Name": "__label__3 ",
"Score": 0.0004330444789957255
}
],
"DocumentMetadata": {
"PageNumber": 1,
"Pages": 2
},
"DocumentType": "ScannedPDF",
"File": "file.pdf",
"Version": "VERSION_NUMBER"
},
#Second page output
{
"Classes": [
{
"Name": "__label__2 ",
"Score": 0.9993996620178223
},
{
"Name": "__label__3 ",
"Score": 0.0004330444789957255
}
],
"DocumentMetadata": {
"PageNumber": 2,
"Pages": 2
},
"DocumentType": "ScannedPDF",
"File": "file.pdf",
"Version": "VERSION_NUMBER"
}]
```