步驟 2：在 Amazon Comprehend 上執行實體分析任務 - Amazon Kendra
執行 Amazon Comprehend 實體分析任務

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。

步驟 2：在 Amazon Comprehend 上執行實體分析任務

將範例資料集儲存在 S3 儲存貯體之後，您會執行 Amazon Comprehend 實體分析任務，以從您的文件中擷取實體。這些實體將形成 Amazon Kendra 自訂屬性，並協助您篩選索引上的搜尋結果。如需詳細資訊，請參閱偵測實體。

執行 Amazon Comprehend 實體分析任務

若要從資料集擷取實體，請執行 Amazon Comprehend 實體分析任務。

如果您在此步驟中使用 AWS CLI，請先建立並連接 AWS Amazon Comprehend 的 IAM 角色和政策，然後執行實體分析任務。若要對範例資料執行實體分析任務，Amazon Comprehend 需要：

  • a AWS Identity and Access Management (IAM) 角色將其識別為信任的實體

  • 連接至 AWS IAM 角色的 IAM 政策，授予其存取 S3 儲存貯體的許可

如需詳細資訊，請參閱 Amazon Comprehend 如何使用 IAM 和 Amazon Comprehend 的身分型政策。

  1. 開啟位於 https：//https://console.aws.amazon.com/comprehend/ 的 Amazon Comprehend 主控台。

    重要

    請確定您位於建立 Amazon S3 儲存貯體的相同區域。如果您位於另一個區域，請從頂端導覽列的區域選取器中選擇 AWS 您建立 S3 儲存貯體的區域。

  2. 選擇啟動 Amazon Comprehend。

  3. 在左側導覽窗格中，選擇分析任務。

  4. 選擇建立作業。

  5. 在任務設定區段中，執行下列動作：

    1. 對於名稱，輸入 data-entities-analysis。

    2. 針對分析類型，選擇實體。

    3. 針對語言，選擇英文。

    4. 保持關閉任務加密。

  6. 在輸入資料區段中，執行下列動作：

    1. 針對資料來源，選擇我的文件。

    2. 針對 S3 位置，選擇瀏覽 S3。

    3. 針對選擇資源，從儲存貯體清單中按一下儲存貯體的名稱。

    4. 針對物件，選取 的選項按鈕data，然後選擇選擇。

    5. 對於輸入格式，請選擇每個檔案一個文件。

  7. 在輸出資料區段中，執行下列動作：

    1. 對於 S3 位置，選擇瀏覽 S3，然後從儲存貯體清單中選擇儲存貯體的選項方塊，然後選擇選擇。

    2. 保持關閉加密。

  8. 在存取許可區段中，執行下列動作：

    1. 針對 IAM 角色，選擇建立 IAM 角色。

    2. 針對存取許可，選擇輸入和輸出 S3 儲存貯體。

    3. 對於名稱尾碼，輸入 comprehend-role。此角色可讓您存取 Amazon S3 儲存貯體。

  9. 保留預設 VPC 設定。

  10. 選擇建立作業。

  1. 若要為 Amazon Comprehend 建立並連接將其識別為信任實體的 IAM 角色，請執行下列動作：

    1. 在本機裝置上的文字編輯器comprehend-trust-policy.json中，將下列信任政策儲存為名為 的 JSON 檔案。

      JSON
      {
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": "comprehend.amazonaws.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole"
    }
  ]
}

    2. 若要建立名為 的 IAM 角色，comprehend-role並將儲存comprehend-trust-policy.json的檔案連接至該角色，請使用 create-role 命令：

      Linux
      aws iam create-role \
          --role-name comprehend-role \
          --assume-role-policy-document file://path/comprehend-trust-policy.json

      其中：

      • path/ 是comprehend-trust-policy.json本機裝置上的 的 filepath。

      macOS
      aws iam create-role \
          --role-name comprehend-role \
          --assume-role-policy-document file://path/comprehend-trust-policy.json

      其中：

      • path/ 是comprehend-trust-policy.json本機裝置上的 的檔案路徑。

      Windows
      aws iam create-role ^
          --role-name comprehend-role ^
          --assume-role-policy-document file://path/comprehend-trust-policy.json

      其中：

      • path/ 是comprehend-trust-policy.json本機裝置上的 的檔案路徑。

    3. 將 Amazon Resource Name (ARN) 複製到文字編輯器，並將其儲存為 comprehend-role-arn。

      注意

      ARN 的格式類似於 arn：aws：iam：：123456789012：role/comprehend-role。您需要儲存為 的 ARN comprehend-role-arn才能執行 Amazon Comprehend 分析任務。

  2. 若要建立 IAM 政策並將其連接至您的 IAM 角色，以授予其存取 S3 儲存貯體的許可，請執行下列動作：

    1. 在本機裝置上的文字編輯器comprehend-S3-access-policy.json中，將下列信任政策儲存為名為 的 JSON 檔案。

      JSON
      {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Action": [
                "s3:GetObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/*"
            ],
            "Effect": "Allow"
        },
        {
            "Action": [
                "s3:ListBucket"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket"
            ],
            "Effect": "Allow"
        },
        {
            "Action": [
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::amzn-s3-demo-bucket/*"
            ],
            "Effect": "Allow"
        }
    ]
}

    2. 若要建立名為 的 IAM 政策comprehend-S3-access-policy來存取 S3 儲存貯體，請使用 create-policy 命令：

      Linux
      aws iam create-policy \
          --policy-name comprehend-S3-access-policy \
          --policy-document file://path/comprehend-S3-access-policy.json

      其中：

      • path/ 是comprehend-S3-access-policy.json本機裝置上的 的 filepath。

      macOS
      aws iam create-policy \
          --policy-name comprehend-S3-access-policy \
          --policy-document file://path/comprehend-S3-access-policy.json

      其中：

      • path/ 是comprehend-S3-access-policy.json本機裝置上的 的 filepath。

      Windows
      aws iam create-policy ^
          --policy-name comprehend-S3-access-policy ^
          --policy-document file://path/comprehend-S3-access-policy.json

      其中：

      • path/ 是comprehend-S3-access-policy.json本機裝置上的 的 filepath。

    3. 將 Amazon Resource Name (ARN) 複製到文字編輯器，並將其儲存為 comprehend-S3-access-arn。

      注意

      ARN 的格式類似於 arn：aws：iam：：123456789012：role/comprehend-S3-access-policy。您需要儲存為 的 ARNcomprehend-S3-access-arn，才能將 comprehend-S3-access-policy 連接至 IAM 角色。

    4. 若要將 comprehend-S3-access-policy連接至您的 IAM 角色，請使用 attach-role-policy 命令：

      Linux
      aws iam attach-role-policy \
          --policy-arn policy-arn \
          --role-name comprehend-role

      其中：

      • policy-arn 是您儲存為 的 ARNcomprehend-S3-access-arn。

      macOS
      aws iam attach-role-policy \
          --policy-arn policy-arn \
          --role-name comprehend-role

      其中：

      • policy-arn 是您儲存為 的 ARNcomprehend-S3-access-arn。

      Windows
      aws iam attach-role-policy ^
          --policy-arn policy-arn ^
          --role-name comprehend-role

      其中：

      • policy-arn 是您儲存為 的 ARNcomprehend-S3-access-arn。

  3. 若要執行 Amazon Comprehend 實體分析任務，請使用 start-entities-detection-job 命令：

    Linux
    aws comprehend start-entities-detection-job \
        --input-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/data/,InputFormat=ONE_DOC_PER_FILE \
        --output-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/ \
        --data-access-role-arn role-arn \
        --job-name data-entities-analysis \
        --language-code en \
        --region aws-region

    其中：

    • amzn-s3-demo-bucket 是 S3 儲存貯體的名稱，

    • role-arn 是您儲存為 的 ARNcomprehend-role-arn，

    • aws-region 是您的 AWS 區域。

    macOS
    aws comprehend start-entities-detection-job \
        --input-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/data/,InputFormat=ONE_DOC_PER_FILE \
        --output-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/ \
        --data-access-role-arn role-arn \
        --job-name data-entities-analysis \
        --language-code en \
        --region aws-region

    其中：

    • amzn-s3-demo-bucket 是 S3 儲存貯體的名稱，

    • role-arn 是您儲存為 的 ARNcomprehend-role-arn，

    • aws-region 是您的 AWS 區域。

    Windows
    aws comprehend start-entities-detection-job ^
        --input-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/data/,InputFormat=ONE_DOC_PER_FILE ^
        --output-data-config S3Uri=s3://amzn-s3-demo-bucket/ ^
        --data-access-role-arn role-arn ^
        --job-name data-entities-analysis ^
        --language-code en ^
        --region aws-region

    其中：

    • amzn-s3-demo-bucket 是 S3 儲存貯體的名稱，

    • role-arn 是您儲存為 的 ARNcomprehend-role-arn，

    • aws-region 是您的 AWS 區域。

  4. 複製實體分析並將其JobId儲存在文字編輯器中，做為 comprehend-job-id。JobId 可協助您追蹤實體分析任務的狀態。

  5. 若要追蹤實體分析任務的進度，請使用 describe-entities-detection-job 命令：

    Linux
    aws comprehend describe-entities-detection-job \
        --job-id entities-job-id \
        --region aws-region

    其中：

    • entities-job-id 是您儲存的 comprehend-job-id，

    • aws-region 是您的 AWS 區域。

    macOS
    aws comprehend describe-entities-detection-job \
        --job-id entities-job-id \
        --region aws-region

    其中：

    • entities-job-id 是您儲存的 comprehend-job-id，

    • aws-region 是您的 AWS 區域。

    Windows
    aws comprehend describe-entities-detection-job ^
        --job-id entities-job-id ^
        --region aws-region

    其中：

    • entities-job-id 是您儲存的 comprehend-job-id，

    • aws-region 是您的 AWS 區域。

可能需要幾分鐘的時間， JobStatus才能變更為 COMPLETED。

在此步驟結束時，Amazon Comprehend 會將實體分析結果儲存為壓縮output.tar.gz檔案，存放在 S3 儲存貯體中自動產生資料夾內的 output 資料夾中。在繼續下一個步驟之前，請確定您的分析任務狀態已完成。