Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que usa el aprendizaje automático para encontrar información y relaciones en el texto. Amazon Comprehend identifica el lenguaje del texto, extrae las frases, lugares, personas, marcas o eventos clave, comprende el grado de positividad o negatividad del texto, y organiza automáticamente una colección de archivos de texto por tema.
Puede usar las API de Amazon Comprehend para analizar el texto y usar los resultados en un amplio rango de aplicaciones que incluyen la voz del análisis del cliente, la búsqueda inteligente de documentos y la personalización de contenido para las aplicaciones web.
El servicio aprende y mejora constantemente a partir de una variedad de fuentes de información, entre ellas las descripción de productos y opiniones de consumidores de Amazon.com (uno de los mayores conjuntos de datos de lenguaje natural del mundo) para seguir el ritmo de la evolución del lenguaje.
Beneficios
Mejores respuestas a partir del texto
Amazon Comprehend puede detectar el significado y las relaciones del texto a partir de incidencias del servicio de atención al cliente, opiniones de productos, redes sociales, artículos de noticias, documentos y otras fuentes. Por ejemplo, puede detectar la función mencionada con mayor frecuencia cuando los clientes están contentos o descontentos con su producto.
Detección de temas en una colección de archivos de texto
Amazon Comprehend puede analizar una colección de documentos y otros archivos de texto (como publicaciones en las redes sociales) y organizarlos automáticamente por términos o temas relevantes. Luego, puede usar los temas para ofrecer contenido personalizado a sus clientes o para proporcionar una búsqueda y una navegación más ricas. Por ejemplo, si cuenta con una amplia colección de artículos periodísticos, puede agruparlos automáticamente por materia para que su sitio pueda sugerir nuevos artículos a los visitantes en función de lo que han leído anteriormente.
Aprendizaje constante, mejoras en todo momento
Amazon Comprehend siempre aprende de nuevos datos y obtiene constantemente más información acerca de entidades, frases clave, sentimientos y temas. Los datos de aprendizaje abarcan un amplio rango de dominios, como las finanzas, la salud, los medios, las telecomunicaciones, la educación, la administración pública, la publicidad y muchos otros. El servicio, asimismo, aprende de las descripciones de productos y opiniones de clientes de Amazon.com, una de las mayores colecciones de lenguaje natural del mundo.
Integración con Amazon S3 y AWS Glue
Amazon Comprehend se integra con Amazon S3 y AWS Glue. Amazon S3 sirve para almacenar documentos y textos, así como para acceder directamente a ellos desde Amazon Comprehend. Además, puede usar AWS Glue para cargar documentos y textos desde diversos almacenes de datos de AWS (Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, etc.) a Amazon Comprehend, y cargar los resultados de Amazon Comprehend de nuevo en estos almacenes de cara a análisis posteriores.
Clientes de Amazon Comprehend
"Nuestra meta es crear aplicaciones inteligentes que ayuden a los clientes a llevar adelante sus negocios. Amazon Comprehend nos permite analizar texto no estructurado en búsquedas, chats y documentos para conocer las intenciones y opiniones de los usuarios. Esta capacidad nos permite entrenar nuestro conjunto de herramientas de inteligencia artificial Coleman y suministrar a nuestros clientes una experiencia de búsqueda verdaderamente focalizada y personalizada".
Manjunath Ganimasty, vicepresidente de desarrollo de software
Infor
"The Post se esfuerza por suministrar a sus aproximadamente 100 millones de lectores la mejor experiencia posible y las recomendaciones de contenido relevante son una parte fundamental de dicha misión. Con Amazon Comprehend, podemos aprovechar las capacidades de NLP de entrenamiento continuo, como las API Keyphrase y Topic que nos permiten, potencialmente, suministrar capacidades de personalización de contenido, SEO y focalización de anuncios aún mejores".
Dr. Sam Han
Director de ciencia de datos, The Washington Post
"El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es complejo. Hemos buscado diferentes opciones, desde soluciones de código cerrado y abierto, para analizar y darle sentido a nuestros datos. Sin embargo, no pudimos encontrar una solución práctica que nos permitiera conservar un determinado nivel de agilidad, escalabilidad y rentabilidad en relación con el NLP. El modelo de entrenamiento constante de Amazon Comprehend nos permite enfocarnos en nuestro negocio e innovar en la gestión de la cadena de suministro".
Minh Chau, director de ingeniería
Elementum
"El objetivo de Hotels.com es suministrar experiencias de viaje personalizadas con relevancia local, por lo tanto, ayudar a nuestros clientes a encontrar la experiencia correcta es fundamental. Amazon Comprehend nos ayuda a analizar las opiniones, los objetos y las ubicaciones geográficas clave en nuestros más de 30 millones de testimonios y comentarios. Ahora podemos detectar información nueva en las experiencias únicas disponibles en cada propiedad, lo que permite a nuestros clientes tomar las mejores decisiones posibles en relación con sus viajes".
Matt Fryer, vicepresidente y responsable de ciencia de datos
Hotels.com y Expedia Affiliate Network
"La información que se encuentra en textos no estructurados (blogs, comentarios y publicaciones en redes sociales) representa un recurso muy valioso para los negocios. Nuestros clientes pueden usar esta información para establecer una conexión más eficiente con sus clientes. En Isentia, el uso de Amazon Comprehend en conjunto con la diversa gama de servicios analíticos de AWS nos permitió suministrar información completa a nuestros clientes quienes, a su vez, pueden desarrollar mensajes personalizados que tengan sentido para los clientes y que conduzcan al logro de resultados".
Andrea Walsh, CIO
Isentia
"Amazon Comprehend etiqueta entidades con el máximo nivel de confidencialidad y nos permite realizar cálculos precisos de ganancias provenientes de las redes sociales para poder determinar el ROI vinculado con ellas. Solíamos ver los valores de las ganancias provenientes de las redes sociales como un cálculo muy inexacto, pero eso ha cambiado".
Bill Boulden, CTO
ClearView Social
Cómo funciona
Casos de uso
Voz de análisis de los clientes
Puede usar Amazon Comprehend para analizar las interacciones de los clientes como correos electrónicos de soporte, publicaciones en las redes sociales, comentarios online, transcripciones telefónicas, etc., y descubrir qué factores impulsan las experiencias más positivas y negativas. A continuación, puede utilizar esta información para mejorar sus productos y servicios.
Ejemplo: análisis del centro de llamadas
Búsqueda semántica
Puede utilizar Amazon Comprehend para ofrecer una experiencia de búsqueda más eficaz permitiendo que su motor de búsqueda indexe frases clave, entidades y sentimientos. De esta manera, puede concentrar sus búsquedas en el intento y el contexto de los artículos en lugar de en las palabras clave básicas.
Ejemplo: indexación y búsqueda de opiniones de productos
Administración y detección de conocimientos
Amazon Comprehend sirve para organizar y categorizar sus documentos por temas para detectarlos más fácilmente, y para personalizar las recomendaciones de contenido para los lectores sugiriendo otros artículos relacionados con el mismo tema.
Ejemplo: personalización de contenido en un sitio web
Introducción a AWS
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