Amazon Comprehend
Выявление закономерностей и взаимосвязей в тексте
Amazon Comprehend – это сервис обработки естественного языка (NLP), в котором для поиска закономерностей и взаимосвязей в тексте применяются технологии машинного обучения. Сервис определяет язык текста, извлекает ключевые фразы, распознает людей, места, бренды или события, определяет степень позитивности или негативности текста, анализирует текст с помощью токенизации и частей речи и в результате автоматически группирует набор текстовых файлов по темам. Используя API сервиса, можно анализировать текст и применять результаты анализа в широком спектре приложений, включая анализ отзывов клиентов, интеллектуальный поиск документов и индивидуальную настройку контента для интернет‑приложений.
Чтобы соответствовать темпам развития языка, сервис постоянно учится и совершенствуется на основе различных источников информации, включая описания продуктов и потребительские отзывы на Amazon.com, которые представляют собой один из крупнейших в мире наборов данных естественного языка.
Преимущества
Получение ответов на интересующие вопросы из текстов
Amazon Comprehend может обнаружить смысл и взаимосвязи в различных текстах, включая обращения клиентов в службу поддержки, обзоры продуктов, ленты новостей в социальных сетях, новостные статьи, документы и тексты из других источников. К примеру, он позволяет определить, какая возможность упоминается чаще всего, когда клиенты довольны или недовольны продуктом.
Определение тем в коллекции текстов
Amazon Comprehend может анализировать коллекцию документов и других текстовых файлов (например, публикаций в социальных сетях) и автоматически организовывать их по соответствию условиям или по наиболее подходящим темам. Впоследствии темы можно использовать для доставки клиентам индивидуально настроенного контента или для повышения функциональности поиска и навигации. Например, если у вас есть большая коллекция новостных статей, их можно автоматически сгруппировать по тематикам, чтобы посетителям на сайте предлагались новые статьи в зависимости от того, что они читали ранее.
Непрерывное обучение и постоянное совершенствование
Amazon Comprehend постоянно обучается с использованием новых данных и непрерывно расширяет понимание сущностей, ключевых фраз, настроений и тем. Обучающие данные охватывают широкий спектр областей, включая финансы, здравоохранение, мультимедиа, телекоммуникации, образование, государственное управление, рекламу и многие другие. Кроме того, сервис обучается на основе описаний продуктов и клиентских отзывов на Amazon.com, которые представляют собой один из крупнейших в мире наборов данных естественного языка.
Интеграция с Amazon S3 и AWS Glue
Amazon Comprehend интегрирован с Amazon S3 и AWS Glue. Можно хранить документы и тексты в Amazon S3 и напрямую обращаться к ним из Amazon Comprehend. Кроме того, с помощью AWS Glue можно загружать документы и тексты из различных хранилищ данных AWS (Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon DynamoDB и т. д.) в Amazon Comprehend, а затем направлять результаты из Amazon Comprehend обратно в эти хранилища данных AWS для дальнейшего анализа.
Как это работает
Примеры использования
Анализ мнений клиентов
Amazon Comprehend позволяет анализировать процесс взаимодействия с клиентами по электронным письмам в службу поддержки, публикациям в социальных сетях, онлайн‑комментариям, расшифровкам телефонных разговоров и т. д., а также выяснять, какие факторы вызывают наиболее позитивную и негативную реакцию. Полученные данные можно использовать для улучшения своих продуктов и сервисов.
Пример: анализ работы кол‑центра
Семантический поиск
Amazon Comprehend можно использовать для улучшения качества поиска, позволяя поисковой системе индексировать ключевые фразы, сущности и настроения. Это дает возможность сосредоточить поиск на основных темах и контексте статей, а не просто на ключевых словах.
Пример: индексирование обзоров продуктов и поиск по ним
Управление знаниями и их обнаружение
С помощью Amazon Comprehend можно организовывать и группировать документы по темам, облегчающим поиск информации, а затем давать читателям индивидуальные рекомендации по контенту, предлагая ознакомиться с другими статьями на ту же тему.
Пример: индивидуальная настройка контента на веб‑сайте
Клиенты, использующие Amazon Comprehend
«Мы полностью сосредоточены на создании интеллектуальных приложений, которые помогают нашим клиентам управлять бизнесом. Amazon Comprehend позволяет работать с поисковыми запросами, чатами и документами и анализировать неструктурированный текст, чтобы определять намерения и настроения пользователей. Такая возможность позволяет обучать наш набор навыков Coleman AI, а также обеспечивать для наших клиентов по‑настоящему целенаправленный, настроенный под конкретные требования поиск».
Манджунатх Ганимасти, вице‑президент по разработке ПО
Infor
«The Washington Post стремится обеспечить своим почти 100 миллионам читателей максимальное удобство, и адекватные рекомендации контента являются важной частью этой задачи. С помощью Amazon Comprehend мы можем использовать непрерывно обучаемые возможности обработки естественного языка, например API для поиска ключевых фраз и тем, чтобы повышать качество индивидуальной настройки контента, оптимизировать страницы для поисковых систем и обеспечивать таргетированную рекламу».
Доктор наук Сэм Хан
Директор по анализу и обработке данных, The Washington Post
«Технологии обработки естественного языка (NLP) очень сложны. Мы уже рассматривали всевозможные способы анализа и интерпретации наших данных, от коммерческих решений до приложений с открытым исходным кодом, но не могли найти практичного решения, которое обеспечило бы гибкий, масштабируемый и экономически эффективный подход к применению NLP. Применение непрерывно обучающейся модели Amazon Comprehend позволяет нам сосредоточиться на собственном бизнесе и на внедрении инноваций в управление цепочками поставок».
Минь Чау, главный инженер
Elementum
«Hotels.com стремится предлагать своим клиентам возможности для путешествий с учетом региона и индивидуальных интересов. Залог нашего успеха в том, чтобы помочь клиенту получить самые приятные впечатления. Amazon Comprehend помогает нам анализировать основные настроения, объекты и географические характеристики более чем в 30 миллионах обзоров и отзывов. Теперь мы можем получать новые выводы из уникальных впечатлений, доступных по каждому объекту, и это помогает нашим клиентам принимать оптимальные решения при планировании путешествий».
Мэтт Фрайер, вице‑президент и руководитель отдела обработки данных
Hotels.com и партнерская сеть Expedia
«Ценная информация, которая содержится в неструктурированном тексте (в блогах, в сообщениях и комментариях социальных сетей), – это огромный ресурс для бизнеса. Анализ такой информации наши клиенты могут использовать для улучшения взаимодействия со своими пользователями. Для Isentia использование Amazon Comprehend в сочетании с широким спектром сервисов аналитики AWS дает возможность предоставлять клиентам насыщенную информацию. А они, в свою очередь, могут разрабатывать индивидуальные сообщения, воздействовать на пользователей нужным образом и получать определенные результаты».
Андреа Уолш, генеральный директор
Isentia
«Amazon Comprehend присваивает метки сущностям с наивысшей степенью уверенности, что позволяет нам выполнять более точную оценку независимых средств массовой информации и определять реальную окупаемость инвестиций в социальные сети. Раньше мы оценивали прибыль от независимых средств массовой информации очень приблизительно, но теперь все изменилось».
Билл Боулден, технический директор
ClearView Social
Начать работу с AWS
Обучение с помощью 10‑минутных учебных пособий
Подробнее об Amazon Comprehend