为了使用AWS Textract异步队列消息，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 创建S3存储桶：首先，您需要创建一个S3存储桶来存储您要分析的文档。您可以使用AWS管理控制台或AWS CLI来创建存储桶。

2. 配置SNS主题：接下来，您需要创建一个SNS主题，用来接收Textract异步处理完成时的通知。您可以使用AWS管理控制台或AWS CLI来创建SNS主题。

3. 创建Textract异步处理作业：使用AWS SDK或AWS CLI将文档上传到S3存储桶，并创建一个Textract异步处理作业。在此作业中，您需要指定要分析的文档位置、SNS主题ARN等参数。以下是使用Python SDK创建Textract异步处理作业的示例代码：

import boto3

def start_textract_job(bucket_name, document_name, sns_topic_arn):
    client = boto3.client('textract')
    
    response = client.start_document_text_detection(
        DocumentLocation={
            'S3Object': {
                'Bucket': bucket_name,
                'Name': document_name
            }
        },
        NotificationChannel={
            'SNSTopicArn': sns_topic_arn,
            'RoleArn': 'arn:aws:iam::1234567890:role/TextractRole'
        }
    )
    
    return response['JobId']

4. 处理Textract异步处理完成的消息：在SNS主题中配置订阅，以便接收Textract异步处理完成的消息。您可以使用AWS SDK或AWS CLI来创建SNS主题订阅，并定义相应的处理逻辑。以下是使用Python SDK处理Textract异步处理完成的消息的示例代码：

import boto3

def process_textract_notification(message):
    # 解析SNS消息
    # ...
    
    # 根据JobId获取Textract分析结果
    # ...
    
    # 处理Textract分析结果
    # ...
    
    # 返回处理结果
    # ...

5. 运行处理逻辑：您可以使用AWS Lambda或自己的服务器来运行处理逻辑。将上述代码部署到Lambda函数中，并配置Lambda函数作为SNS主题的订阅目标。当Textract异步处理完成时，Lambda函数将被触发，并开始处理Textract分析结果。

这是一个基本的解决方案示例，您可以根据自己的需求进行修改和定制。请参考AWS官方文档以获取更详细的信息和代码示例。