O Amazon Comprehend é um serviço de Natural Language Processing (NLP – Processamento de linguagem natural) que usa aprendizado de máquina para obter informações e insights em documentos em texto. O Amazon Comprehend identifica a linguagem do texto, extrai as frases, os lugares, as pessoas, as marcas ou os eventos principais, entende se o texto tem uma conotação positiva ou negativa, e organiza automaticamente uma coleção de arquivos de texto por tópico.
Você pode usar as APIs do Amazon Comprehend para analisar documentos de texto e usar os resultados em uma grande variedade de aplicativos, que incluem análise de voz do cliente, pesquisa inteligente de documentos e personalização de conteúdo para aplicativos web.
O serviço aprende e melhora constantemente com base em diversas fontes de informações, incluindo descrições de produtos e avaliações de consumidores do Amazon.com, um dos maiores conjuntos de dados de linguagem natural do mundo, para acompanhar a evolução da linguagem.
Benefícios
Obtenha melhores respostas do texto
O Amazon Comprehend pode descobrir o significado e os relacionamentos no texto de incidentes de suporte de clientes, avaliações de produtos, feeds de mídia social, artigos de novidades, documentos e outras fontes. Por exemplo, você pode identificar o recurso mais mencionado quando os clientes estão satisfeitos ou insatisfeitos com o seu produto.
Identifique tópicos em uma coleção de textos
O Amazon Comprehend pode analisar uma coleção de documentos e outros arquivos de texto (como publicações de mídia social) e organizá-los automaticamente por termos ou tópicos relevantes. Esses tópicos podem ser usados para entregar conteúdo personalizado aos clientes ou para oferecer pesquisa e navegação mais sofisticados. Por exemplo, se você tiver uma ampla coleção de artigos de notícias, poderá agrupá-los automaticamente por assunto para permitir que o site sugira novos artigos aos visitantes, de acordo com o que eles leram anteriormente.
Aprendendo continuamente, melhorando sempre
O Amazon Comprehend está sempre aprendendo de novos dados e obtém continuamente um maior entendimento de entidades, frases principais, sentimentos e tópicos. Os dados de aprendizado abrangem uma grande variedade de domínios, incluindo finanças, saudade, mídia, telecom, educação, governo e publicidade, entre muitos outros. Além disso, o serviço aprende das descrições de produtos e das avaliações de clientes do Amazon.com, que é uma das maiores coleções de linguagem natural do mundo.
Integrado ao Amazon S3 e ao AWS Glue
O Amazon Comprehend é integrado ao Amazon S3 e ao AWS Glue. Você pode usar o Amazon S3 para armazenar documentos e texto e acessá-los diretamente do Amazon Comprehend. Além disso, você pode usar o AWS Glue para carregar documentos e textos de diversos datastores (Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, etc.) para o Amazon Comprehend e depois carregar os resultados do Amazon Comprehend novamente nesses datastores da AWS para análises posteriores.
Clientes do Amazon Comprehend
“Somos totalmente dedicados à criação de aplicativos inteligentes para ajudar os clientes a impulsionar suas empresas. O Amazon Comprehend nos permite analisar texto não estruturado em pesquisas, chats e documentos para compreender intenção e sentimento. Usamos esse recurso para treinar o conjunto de habilidades do nosso Coleman AI, bem como para oferecer uma experiência de pesquisa verdadeiramente dirigida e personalizada aos nossos clientes.”
Manjunath Ganimasty, vice-presidente de desenvolvimento de software
Infor
“O Post se esforça para oferecer a seus cerca de 100 milhões de leitores a melhor experiência possível. As recomendações de conteúdo relevantes são uma parte importante dessa missão. Com o Amazon Comprehend, podemos usar recursos de NLP continuamente treinadas, como as APIs Keyphrase e Topic, para aprimorar ainda mais as nossas ofertas de personalização de conteúdo, SEO e segmentação de anúncios.”
Dr. Sam Han
Diretor de ciência de dados, The Washington Post
"O Natural Language Processing (NLP – Processamento de linguagem natural) é difícil. Avaliamos todos os tipos de soluções, de código aberto a fechado, para analisar e fazer sentido dos dados. Mas não conseguimos encontrar uma solução prática para usarmos NLP com agilidade, escalabilidade e economia. Com o modelo continuamente treinado do Amazon Comprehend, podemos nos dedicar aos negócios e à inovação no gerenciamento da cadeia de suprimentos.”
Minh Chau, diretor de engenharia
Elementum
“O objetivo do Hotels.com é oferecer experiências de viagem personalizadas com relevância local. Portanto, é vital ajudarmos os clientes a encontrar as experiências adequadas. O Amazon Comprehend ajuda a analisar os principais sentimentos, objetos e áreas geográficas em nossos mais de 30 milhões de avaliações e depoimentos. Agora, podemos descobrir novos insights sobre as experiências exclusivas disponíveis em cada propriedade para que os clientes possam fazer a melhor escolha possível para sua viagem.”
Matthew Fryer, vice-presidente e diretor de ciência de dados
Hotels.com e Expedia Affiliate Network
“Os insights disponíveis em texto não estruturado, como blogs, publicações da mídia social e comentários, são um enorme recurso para as empresas. Essa inteligência pode ser usada pelos clientes para aprimorar a conexão com seus próprios clientes. Na Isentia, usamos o Amazon Comprehend juntamente com os diversos serviços de análises da AWS para oferecer informações avançadas aos nossos clientes que, por sua vez, desenvolvem mensagens personalizadas que repercutem nos seus clientes e geram resultados.”
Andrea Walsh, diretora de tecnologia da informação
Isentia
“O Amazon Comprehend aplica tags às entidades com a mais alta confiabilidade, o que nos permite fazer estimativas mais precisas de mídia conquistada para determinar exatamente o retorno sobre o investimento das mídias sociais. Antes, o nosso valor de mídia conquistada era uma estimativa aproximada. Agora, não é mais.”
Bill Boulden, diretor de tecnologia
ClearView Social
Como funciona
Casos de uso
Análise da voz do cliente
Você pode usar o Amazon Comprehend para analisar as interações do cliente na forma de e-mails de suporte, publicações em mídia social, comentários online, transcrições de telefone, etc. e descobrir quais fatores motivam as experiências mais positivas e negativas. Esses insights podem ser usados para aprimorar produtos e serviços.
Exemplo: análise de call center
Pesquisa semântica
O Amazon Comprehend pode ser usado para oferecer uma melhor experiência de pesquisa, permitindo que o mecanismo de pesquisa indexe frases importantes, entidades e sentimentos. Dessa forma, você pode se concentrar na pesquisa de intenções e contexto dos artigos, em vez de em palavras-chave básicas.
Exemplo: indexação e pesquisa de avaliações de produtos
Gerenciamento de conhecimento e descoberta
Você pode usar o Amazon Comprehend para organizar e categorizar os documentos por tópico para facilitar a descoberta e personalizar recomendações para os leitores recomendando outros artigos relacionados ao mesmo tópico.
Exemplo: personalização de conteúdo em um site
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