Editar PII no trabalho em lote

Este exemplo usa o comando start-transcription-job e o parâmetro content-redaction. Para obter mais informações, consulte StartTranscriptionJob e ContentRedaction.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--transcription-job-name my-first-transcription-job \
--media MediaFileUri=s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac \
--output-bucket-name amzn-s3-demo-bucket \
--output-key my-output-files/ \
--language-code en-US \
--content-redaction  RedactionType=PII,RedactionOutput=redacted,PiiEntityTypes=NAME,ADDRESS,BANK_ACCOUNT_NUMBER 

Veja a seguir outro exemplo usando o método start-transcription-job e um corpo de solicitação que edita PII para esse trabalho.

aws transcribe start-transcription-job \
--region us-west-2 \
--cli-input-json file://filepath/my-first-redaction-job.json

O arquivo my-first-redaction-job.json contém o corpo de solicitação a seguir.

{
  "TranscriptionJobName": "my-first-transcription-job",
  "Media": {
      "MediaFileUri":  "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
  },
  "OutputBucketName": "amzn-s3-demo-bucket",
  "OutputKey": "my-output-files/", 
  "LanguageCode": "en-US",
  "ContentRedaction": {
      "RedactionOutput":"redacted",
      "RedactionType":"PII",
      "PiiEntityTypes": [
           "NAME",
           "ADDRESS",
           "BANK_ACCOUNT_NUMBER"	
      ]
  }
}

Este exemplo usa o AWS SDK para Python (Boto3) para editar o conteúdo usando o argumento ContentRedaction para o método start_transcription_job. Para obter mais informações, consulte StartTranscriptionJob e ContentRedaction.

Para ver exemplos adicionais de uso dos SDKs da AWS, bem como exemplos específicos de recursos, cenários e entre serviços, consulte o capítulo Exemplos de código para o Amazon Transcribe usando SDKs da AWS.

from __future__ import print_function
import time
import boto3
transcribe = boto3.client('transcribe', 'us-west-2')
job_name = "my-first-transcription-job"
job_uri = "s3://amzn-s3-demo-bucket/my-input-files/my-media-file.flac"
transcribe.start_transcription_job(
    TranscriptionJobName = job_name,
    Media = {
        'MediaFileUri': job_uri
    },
    OutputBucketName = 'amzn-s3-demo-bucket',
    OutputKey = 'my-output-files/', 
    LanguageCode = 'en-US', 
    ContentRedaction = { 
        'RedactionOutput':'redacted',
        'RedactionType':'PII', 
        'PiiEntityTypes': [
            'NAME','ADDRESS','BANK_ACCOUNT_NUMBER'
        ]
    }
)

while True:
    status = transcribe.get_transcription_job(TranscriptionJobName = job_name)
    if status['TranscriptionJob']['TranscriptionJobStatus'] in ['COMPLETED', 'FAILED']:
        break
    print("Not ready yet...")
    time.sleep(5)
print(status)