Amazon Comprehend

发现文本中的见解和关系

Amazon Comprehend 是一项自然语言处理 (NLP) 服务,可利用机器学习发现文本中的见解和关系。Amazon Comprehend 可以识别文本语言,提取关键的短语、地点、人物、品牌或事件,了解文本的含义是肯定还是否定,还可以自动按主题整理一系列文本文件。

您可使用 Amazon Comprehend API 分析文本,并将结果进行广泛应用,包括客户意见分析、智能文档搜索以及 Web 应用程序的内容个性化设置。

该服务不断地通过各种信息来源 (包括世界上最大的自然语言数据集之一:Amazon.com 商品描述和买家评论) 学习和提升,以跟上语言的发展演变。

优势

从文本中获取更好的答案

Amazon Comprehend 可以发现客户支持事件、商品评论、社交媒体讯息、新闻文章、文档和其他信息来源的文本中蕴含的见解和关系。例如,您可以识别出客户在对您的产品表示满意或不满意时最常提到的功能。

确定一系列文本的主题

Amazon Comprehend 可以分析一系列文档和其他文本文件 (如社交媒体文章),并自动按相关术语或主题对它们进行整理。然后,您可以使用这些主题为您的客户提供个性化内容,或提供更丰富的搜索和导航功能。例如,如果您拥有大量新闻文章,就可以按主题自动对这些文章进行分组,以便您的网站能够根据访客之前阅读的内容向其推荐新文章。

不断学习,坚持提升

Amazon Comprehend 坚持从新数据中学习,并不断加深对实体、关键短语、情绪和主题的理解。其学习数据涵盖各个领域,包括金融、医疗、媒体、电信、教育、政府、广告等等。该服务还可从 Amazon.com 的商品描述和买家评论中学习,后者是世界上最大的自然语言集之一。

与 Amazon S3 和 AWS Glue 集成

Amazon Comprehend 集成了 Amazon S3 和 AWS Glue。您可以使用 Amazon S3 存储文档和文本,并直接从 Amazon Comprehend 进行访问。此外,您还可以使用 AWS Glue 将来自各种 AWS 数据存储 (Amazon Redshift、Amazon RDS、Amazon DynamoDB 等) 的文档和文本加载到 Amazon Comprehend 中,然后将 Amazon Comprehend 返回的结果加载到这些 AWS 数据存储中以进行下游分析。

工作原理

HowItworks@2x

使用案例


客户意见分析

您可以使用 Amazon Comprehend 分析各种形式的客户交互,例如支持电子邮件、社交媒体文章、在线评论、电话录音文本等,并发现哪些因素会为客户带来最正面和负面的体验。然后,您可以使用这些见解来改进产品和服务。

示例:呼叫中心分析

CallcenterAnalytics@2x

使用 Amazon Comprehend,您可以让搜索引擎对关键短语、实体和情绪建立索引,从而提供更好的搜索体验。这使您能够将搜索重点放在文章的意图和上下文上而非基本关键字上。

示例:对商品评论建立索引并进行搜素

SemanticSearch@2x

知识管理和发现

使用 Amazon Comprehend,您可以按主题对文档进行整理和分类以便于发现,然后向读者推荐与同一主题相关的其他文章,以提供个性化的内容推荐。

示例:网站内容的个性化

ContentPersonalization@2x

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