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Category: Amazon Translate

利用机器学习和 BI 服务构建社交媒体控制面板

在这篇博文中,我们将展示如何利用 Amazon Translate、Amazon Comprehend、Amazon Kinesis、Amazon Athena 和 Amazon QuickSight 构建受自然语言处理 (NLP) 支持的社交媒体控制面板,以便处理推文。 组织与客户之间的社交媒体交互可以深化品牌认知度。这些交流是发掘销售线索、增加网站流量、发展客户关系并改进客户服务的低成本方法。 在这篇博文中,我们将构建无服务器数据处理和机器学习 (ML) 管道,在 Amazon QuickSight 中提供处理推文的多语言社交媒体控制面板。我们将利用 API 驱动的 ML 服务,来让开发人员只需调用高度可用、可扩展、安全的终端节点,便可轻松向任何应用程序添加智能功能,例如计算机视觉、语音、语言分析和聊天自动程序功能。借助 AWS 内的无服务器产品,这些构建块只需极少的代码便可整合在一起。在这篇博文中,我们将对流经系统的推文执行语言翻译和自然语言处理。 除了构建社交媒体控制面板之外,我们还希望捕获原始数据集和充实后的数据集,并将其长期存储在数据湖中。这将允许数据分析师快速轻松地对此数据执行新型分析和机器学习。 在这篇博文中,我们将展示如何实现以下操作: 利用 Amazon Kinesis Data Firehose 轻松捕获和准备实时数据流,并将其加载到数据存储、数据仓库和数据湖中。在本例中,我们使用的是 Amazon S3。 触发 AWS Lambda 以使用 Amazon Translate 和 Amazon Comprehend (来自 AWS 的两种完全托管式服务) 分析推文。仅需几行代码,我们就能利用这些服务将推文翻译为不同语言,并对推文执行自然语言处理 (NLP)。 在 Amazon Kinesis Data Firehose 内利用独立的 […]

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