主題建模的非同步分析 - Amazon Comprehend
開始之前使用 AWS Command Line Interface使用適用於 Python 的 SDK 或 適用於 .NET 的 SDK

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

主題建模的非同步分析

若要判斷文件集中的主題，請使用 StartTopicsDetectionJob 啟動非同步任務。您可以監控以英文或西班牙文撰寫之文件中的主題。

開始之前

開始之前，請確定您已：

  • 輸入和輸出儲存貯體 - 識別您要用於輸入和輸出的 Amazon S3 儲存貯體。儲存貯體必須與您呼叫的 API 位於相同的區域。

  • IAM 服務角色 - 您必須具有 IAM 服務角色，具有存取輸入和輸出儲存貯體的許可。如需詳細資訊，請參閱非同步操作所需的角色型許可。

使用 AWS Command Line Interface

下列範例示範搭配 使用 StartTopicsDetectionJob操作 AWS CLI

此範例格式適用於 Unix、Linux 和 macOS。用於 Windows 時，請以插入號 (^) 取代每一行結尾處的 Unix 接續字元斜線 (\)。

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

針對 參數，cli-input-json您提供包含請求資料的 JSON 檔案路徑，如下列範例所示。

{
    "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"
}

如果啟動主題偵測任務的請求成功，您將收到下列回應：

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

使用 ListTopicsDetectionJobs 操作來查看您已提交的主題偵測任務清單。此清單包含您使用的輸入和輸出位置，以及每個偵測任務狀態的相關資訊。此範例格式適用於 Unix、Linux 和 macOS。用於 Windows 時，請以插入號 (^) 取代每一行結尾處的 Unix 接續字元斜線 (\)。

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

您會得到類似以下內容的 JSON 來回應：

{
    "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"
            }
        }
    ]
}

您可以使用 DescribeTopicsDetectionJob 操作來取得現有任務的狀態。此範例格式適用於 Unix、Linux 和 macOS。用於 Windows 時，請以插入號 (^) 取代每一行結尾處的 Unix 接續字元斜線 (\)。

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

您將會收到下列 JSON 的回應：

{
    "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
    }
}

使用適用於 Python 的 SDK 或 適用於 .NET 的 SDK

如需如何啟動主題建模任務的 SDK 範例，請參閱 StartTopicsDetectionJob 搭配 AWS SDK 或 CLI 使用。