O Amazon Comprehend é um serviço de processamento de linguagem natural (NLP) que usa Machine Learning para encontrar insights no texto. O Amazon Comprehend fornece APIs de extração de frases principais, análise de sentimentos, reconhecimento de entidades, modelagem de tópicos e detecção de idioma para que você possa integrar o processamento de linguagem natural a seus aplicativos. Basta chamar as APIs do Amazon Comprehend em seu aplicativo e fornecer a localização do documento ou texto de origem. As APIs emitirão uma saída com entidades, frases importantes, sentimentos e idioma em um formato JSON, que poderá ser usado no seu aplicativo.
Extração de frases importantes
A Keyphrase Extraction API retorna frases importantes ou pontos de fala, bem como uma pontuação de confiança, para confirmar que trata-se de uma frase importante.
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Exemplo: Nesse exemplo, o cliente está comparando uma câmera digital DSLR com uma câmera instantânea de filme. A API extrai frases importantes, conta o número de vezes que uma frase importante é repetida e retorna uma pontuação de confiança sobre os resultados.
Texto de amostra: Sou um fotógrafo entusiasmado pelo ofício e dou preferência à minha câmera digital DSLR ou à instantânea que carrrego comigo para uso eventual. Apesar de não haver nenhum equipamento igual à minha DSLR em matéria de potência e conveniência, há algo mágico que envolve minha câmera instantânea de filme. Talvez seja o fato de você estar trabalhando com filme de verdade, ou então porque cada foto é um artefato físico único (o que é algo especial no mundo em que vivemos hoje, com Instagram e Facebook, onde uma baciada de fotos sai por uma bagatela). O que sei é que é uma delícia trabalhar com essas máquinas, e os olhos das pessoas brilham quando você tira da bolsa uma câmera dessas em uma festa.
Frase importante Contagem Confiança um fotógrafo entusiasmado 1 0,99
minha DSLR 2 0,97 minha câmera instantânea de filme 2 0,99
uso eventual 1 0,99
potência e conveniência 1 0,94 filme de verdade 1 0,99 cada foto 1 0,92 um artefato físico único 1 0,99
hoje 1 0,91 mundo 1 0,99
Instagram e Facebook 1 0,99
Análise de sentimentos
A Sentiment Analysis API retorna dados sobre o sentimento geral captado em um texto (Positivo, Negativo, Neutro ou Misto).
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Exemplo: Neste exemplo, o cliente está postando seus comentários sobre um par de sapatos. A API identifica o sentimento expressado pelo cliente e também gera uma pontuação de confiança.
Texto de amostra: Eu pedi um tamanho pequeno e esperava que coubesse certinho, mas o que veio parecia mais tamanho médio. A qualidade era excelente. O marrom era um pouco mais claro do que a foto, mas era quase igual. Seria muito melhor se o interior do sapato fosse revestido com algodão ou lã.
Sentimento Pontuação Misto 0,89 Positivo 0,09 Negativo 0,01 Neutro 0,00
Análise sintática
A API Syntax do Amazon Comprehend possibilita aos clientes analisar texto usando tokenização e Parts of Speech (PoS – Partes da fala), além de identificar limites de palavras e rótulos, como substantivos e adjetivos, em um texto.
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Exemplo: neste exemplo, vamos analisar um breve documento usando a Comprehend Syntax API. A Syntax API tokeniza (define limites de palavras) texto e etiqueta cada palavra com a sua parte do discurso associada, como substantivo e verbo. Além de observar o deslocamento de início e término (para que você saiba em que ponto a palavra está no texto), também fornecemos uma pontuação de confiança.
Texto de amostra: Adoro meu novo e rápido Kindle Fire!
Texto Tag I Pronome Amor Verbo
Meu Pronome Rápido Adjetivo , Pontuação Novo Adjetivo Kindle Nome próprio Fire
Nome próprio ! Pontuação
Reconhecimento de entidade
A Entity Recognition API retorna as entidades nomeadas ("Pessoas", "Lugares" "Locais" etc.) que são automaticamente categorizadas com base no texto fornecido.
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Exemplo: Neste exemplo, vemos a descrição de uma empresa. A API identifica entidades como Organização, Data, Local e conta o número de vezes que a entidade é mencionada, retornando em seguida uma pontuação de confiança.
Texto de amostra: A empresa Amazon.com, Inc. fica localiada em Seattle, WA, EUA, e foi fundada em 5 de julho de 1994 por Jeff Bezos, para proporcionar aos clientes compras, desde livros até mixers. Seattle fica ao norte de Portland e ao sul de Vancouver, BC, Canadá. Outras empresas de destaque sediadas em Seattle são Starbucks e Boeing.
Entidade Categoria Contagem Confiança Amazon.com, Inc.
Empresa 1 0,96 Seattle, WA Local 1 0,96 5 de julho de 1994 Data 1 0,99 Jeff Bezos Pessoa 1 0,99 Seattle
Local 2
0,98 Portland
Local 1 0,99 Vancouver, BC Local 1 0,97 Starbucks
Empresa 1 0,91
Boeing
Empresa 1 0,99
Detecção de idioma
A Language Detection API identifica automaticamente texto escrito em mais de 100 idiomas e retorna o idioma dominante com uma pontuação de confiança para confirmar que há um idioma dominante.
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Exemplo: Neste exemplo, a API analisa o texto e consegue identificar o idioma dominante no texto como italiano, além de emitir uma pontuação de confiança.
Texto de amostra: Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) è un servizio Web che fornisce capacità di elaborazione sicura e scalabile nel cloud. È concepito per rendere più semplice il cloud computing su scala Web per gli sviluppatori.
Código de idioma ISO-639-1 Idioma Confiança it Italiano 1,0
Modelagem de tópicos
A Modelagem de tópicos identifica termos ou tópicos relevantes de uma coleção de documentos armazenados no Amazon S3. Ela identificará os tópicos mais comuns da coleção e os organizará em grupos; então os documentos são mapeados de acordo com o tópico ao qual pertencem.
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Exemplo: Se os documentos (Doc1.txt, Doc2.txt, Doc3.txt e Doc4.txt) forem armazenados no Amazon S3 e você apontar o Amazon Comprehend para seus locais, o Comprehend analisará os documentos e retornará duas visualizações:
1. Agrupamento de palavras-chave que são tópicos.
Cada grupo de palavras-chave está associado a um grupo de tópicos. Peso refere-se à prevalência da palavra-chave dentro do grupo. As palavras-chave com peso próximo a 1 são as mais indicativas do contexto do grupo de tópicos.Grupo de tópicos Palavras-chave Peso 1 Amazon 0,87 1 Seattle 0,65 2 Férias 0,78 2 Compras 0,67 Cada grupo de palavras-chave está associado a um grupo de tópicos. Peso refere-se à prevalência da palavra-chave dentro do grupo. As palavras-chave com peso próximo a 1 são as mais indicativas do contexto do grupo de tópicos.2. Agrupamento de documentos por tópicos.
Nome do documento Grupo de tópicos Proporção Doc1.txt 1 0,87 Doc2.txt 1 0,65 Doc3.txt 2 0,78 Doc4.txt 2 0,67 Cada documento é mapeado para um grupo de tópicos baseado na proporção das palavras-chave com peso do grupo de tópicos que estão presentes no documento.
Compatibilidade para vários idiomas
O Amazon Comprehend pode executar a análise de textos em inglês e espanhol. Isso permite a criação de aplicativos que podem detectar textos em vários idiomas, a conversão do texto para inglês ou espanhol com o Amazon Translate e o uso do Amazon Comprehend para realizar a análise do texto.
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