As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Executar análise de reconhecedor personalizado em tempo real Real-time a análise é útil para aplicativos que processam pequenos documentos à medida que eles chegam. Por exemplo, você pode detectar entidades personalizadas em publicações de mídias sociais, tickets de suporte ou avaliações de clientes. **Antes de começar** Você precisa de um modelo de reconhecimento de entidade personalizado (também conhecido como reconhecedor) antes de poder detectar entidades personalizadas. Para mais informações sobre esses modelos, consulte [Treinamento de modelos reconhecedores de entidades personalizados](training-recognizers.md). Um reconhecedor treinado com anotações em texto sem formatação é compatível com a detecção de entidades somente para documentos em texto sem formatação. Um reconhecedor treinado com anotações de documentos PDF é compatível com a detecção de entidades para documentos de texto sem formatação, imagens, arquivos PDF e documentos do Word. Para informações sobre os arquivos de entrada, consulte [Entradas para análise personalizada em tempo real](idp-inputs-sync.md). Se você planeja analisar arquivos de imagem ou documentos PDF digitalizados, sua política do IAM deve conceder permissões para usar dois métodos da API Amazon Textract DetectDocumentText ( AnalyzeDocumente). O Amazon Comprehend invoca esses métodos durante a extração de texto. Para visualizar um exemplo de política, consulte [Permissões necessárias para executar ações de análise de documentos](security_iam_id-based-policy-examples.md#security-iam-based-policy-perform-cmp-actions). **Topics** + [Real-time análise para reconhecimento personalizado de entidades (console)](detecting-cer-real-time.md) + [Real-time análise para reconhecimento personalizado de entidades (API)](detecting-cer-real-time-api.md) + [Saídas para análise em tempo real](outputs-cer-sync.md)