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由于嵌套抽象类，我无法模拟 AWS 翻译客户端

AWS Comprehend 代码链接

爪哇

模拟课

错误

注意：代码正在使用正确的凭据

我也尝试模拟抽象类，但我遇到了同样的错误。

我尝试使用我刚刚在 Amazon Web Service (AWS) 上训练的自定义实体识别。培训工作到目前为止：

但是，如果我尝试使用给定的 ARN-Endpoint 使用 AWS Lambda（下面的代码）识别我的实体，我会收到以下错误（即使 AWS 应该使用最新版本的 botocore/boto3 框架“EntpointArn”不可用（Docs ) ):

我用代码中的前 4 行修复了这个错误：

但是，我仍然遇到另一个无法修复的错误：

如果我将 NodeJS 框架与给定端点一起使用，也会发生此错误。我应该提到的有趣的事情是，我（在教程中）找到的每个 ARN 端点看起来都和我的一模一样，并且与作为错误返回的正则表达式模式不匹配。

我不太确定我在这里做错了什么，或者它是否是 AWS-Cloud（或 SDK）上的一个错误。也许有人可以重现这个错误和/或找到解决这个问题的解决方案（甚至是 hack）

干杯

我想为使用 Amazon Textract 进行 OCR 和使用 Amazon Comprehend 进行实体提取的图像创建人工审核循环。

我的流程是：

1. 将图像发送到 Textract 以提取文本
2. 向 Comprehend 发送文本以提取实体
3. 在 Textract 的 Comprehend 提取的实体的输出中找到块 ID
4. 根据文档将新的类型块添加KEY_VALUE_SET到 textract 的 JSON 输出
5. 使用模板中的元素创建一个人工任务crowd-textract-analyze-document并将修改后的文本输出提供给它

在此过程中失败的是第 5 步。我的自定义实体未正确呈现。“无法工作”是指当我在侧边栏上单击实体时，实体没有在图像上突出显示。浏览器的控制台没有错误。

有没有人尝试过这样的事情？

很抱歉没有包括示例。我将从我的文件中删除机密/PII 并将它们附加到问题中

我正在尝试访问 Amazon Comprehend API 来检测句子的情绪分数。但我不知道如何从回调中正确访问 API 调用后的结果：

如何存储 JavaScript 回调函数的结果？

我需要使用 aws comprehend 使用Aws comprehend对 csv 数据集执行情绪分析，我想知道如何以最快的方式执行此分析并将每个分析的所有结果保存在单个 JSON 文件中？

到目前为止，我有一个服务器读取我的数据集的每一行（文本），并且对于每一行，我触发一个 lambda 函数，该函数对该行执行分析并将结果发送回服务器。然后将结果附加到 json。

服务器片段代码：

lambda函数代码（情绪分析）：

如您所见，通过服务器，我将文本发送到 lambda 函数 (client.invoke)，该函数将首先检测此文本的语言 (detect_dominent_language)，然后使用 detect_sentiment 函数执行分析。它最终将结果发送回服务器。

这个实现的问题是它需要太多时间来执行，因为我的数据集有超过十万个条目，并且所有的分析都是按顺序进行的。

我应该怎么办 ？我应该继续在循环中使用调用方法来多次调用我的 lambda 函数吗？

也许一种解决方案是只触发一个 lambda 函数来读取 csv 数据集并执行完整的分析，但在这种情况下，我如何才能充分利用 lambda 内存（大约 10gb 的大小）？

谢谢你。

我正在尝试在 C# 中创建一个 EntitiesDetectionV2JobRequest，但我找不到有效的 DataAccessRoleARN。

我现在使用的代码是：

我收到了这个错误：

我正在使用该StartEntitiesDetectionV2JobRequest功能启动 Comprehend Medical Job Request。在文档中它说“要获取作业的状态，请使用带有 DescribeEntitiesDetectionV2Job 操作的 this(JobId) 标识符”，但是没有称为 的操作DescribeEntitiesDetectionV2Job，只有DescribeEntitiesDetectionV2JobRequest和DescribeEntitiesDetectionV2JobResponse。

我如何调用DescribeEntitiesDetectionV2JobResponse（或任何其他函数）来获取作业的状态？

我在想这样的事情会起作用：

我想对一些视频评论进行情绪分析。我目前正在测试 Amazon Comprehend 服务，并按照指南创建了 Python 脚本来分析文本。

现在我想向 API 发送一个包含所有注释的文件，但我不确定我是否可以从 Python 中完成，或者我是否需要将我的数据存储在一些存储桶中，然后执行一个有点像他们在这里解释的任务

然而，这是我的 Python 代码：

我的问题是：我可以向 API 发送一个包含多个评论的文件吗？该文件看起来像这样：
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评论 3
....

我有一些关键词，例如[“我有卷发”、“24 岁”、“我有干燥的头皮”、“我经常有头皮屑”]。

基于这些关键字，我想建议 shopify 产品。目前我可以考虑将 shopify 产品描述、标题、元描述或标签与这些关键字进行比较。但是我如何通过 nlp 或 nltk 库来实现这一点。任何概念或工作示例都将受到赞赏。

我正在使用 Comprehend 从 html 文档中过滤出 pii。即使我在某些情况下过滤掉了“地址”，它也缺少地址的一部分并且没有对其进行编辑。

示例输入：

示例输出：

如果没有为 Comprehend 创建自定义分类器等，也没有使用正则表达式或任何寻找邮政编码的东西创建第二遍，有没有办法让 Comprehend 编辑邮政编码？