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,使用机器学习来揭示非结构化数据中的信息。不同于以往的梳理文档,这一过程经过了简化,隐藏的信息也更容易理解。

该服务可以识别数据中的关键元素,包括对语言、人物和地点的引用,并且文本文件可以按相关主题进行分类。您可以实时自动准确地检测内容中的客户情绪。这加快了制定更明智、实时的决策,从而改进客户体验。Comprehend 不仅能够定位任何包含个人身份信息的内容,还可以对该内容进行编辑和屏蔽。Comprehend 采用完全托管的模式,您可以快速启动并运行,而不必从头开始训练模型。利用机器学习的强大能力,在几分钟内即可开始处理数百万个文档。

什么是 Amazon Comprehend? (1:30)

优势

从文本中揭示有价值的见解

Amazon Comprehend 可以揭示客户支持事件、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。

按主题将文档分组

Amazon Comprehend 经过训练后可以使用您定义的主题或标签来标记文档。自然语言处理技术使得该解决方案能够超越关键字搜索或基于规则的标签功能,实现更准确的文档分类。向客户提供个性化内容,并基于这些主题提供更丰富的导航。

根据您自己的数据训练模型

Amazon Comprehend 还可用于识别特定术语。您可以根据组织的需要定制分类消息和文档,例如按产品分类社交媒体帖子。添加这些定制并不需要机器学习方面的专业知识。只需提供标签和每个标签的一小部分示例即可。

支持通用和行业特定文本

Amazon Comprehend 依托先进的机器学习模型,可以从电子邮件等非结构化的文本和文档中识别行业特定的洞见。Amazon Comprehend Medical 可以从各种来源(包括医生笔记)识别药物和医学状况等医学信息,并确定相互之间的关系。该解决方案能够使分析更加容易,并提供了上下文,为提取的术语赋予了意义。

使用案例

  • 客户分析
  • 准确搜索
  • 知识管理
  • 支持票证
  • 医学定群分析
  • 客户分析
  • 呼叫中心分析

    使用 Amazon Comprehend 自动检测客户情绪。准确分析客户互动,包括社交媒体帖子,以改进产品和服务。

    Use-cases_Customer-analytics
  • 准确搜索
  • 对商品评论建立索引并进行搜索

    让搜索引擎具备关键短语、实体和情绪索引,从而提供更丰富的搜索体验。使搜索超越最基本的关键词,转而关注文章的上下文。

    Use-Cases_Accurate-Search
  • 知识管理
  • 网站内容的个性化

    您可以使用 Amazon Comprehend 按主题对网站上的文档进行组织和分类,以便于发现。可以为读者提供个性化的内容和相关文章的推荐。

    Use-Cases_Knowledge-Management
  • 支持票证
  • 客户支持票证处理

    使用自定义分类自动对入站客户支持文档(如产品评论)进行分类。然后,自定义实体就可以提取相关信息,以解决客户问题。

    Use-Cases_Support-Tickets
  • 医学定群分析
  • 临床试验招募

    Amazon Comprehend Medical 可以识别非结构化文本中发现的复杂医学信息。在肿瘤学领域,这项技术可用于在很短时间内识别招募患者到适当临床试验的各类信息。

    Use-Cases_Medical-Cohort-Analysis

客户成功案例

LexisNexis

LexisNexis Legal & Professional 是一家面向法律和商务专业人员的全球内容和技术解决方案提供商,客户遍布全球超过 175 个国家和地区,提供超过 20 亿可搜索的档案。

“我们为法律专业人员提供深刻的搜索和分析服务,以帮助他们作出明智的决策。因此,我们不断研究更好的方式以从法律文档中发现洞见。借助 Amazon Comprehend 的自动机器学习 (ML) 功能,我们现在无需深入了解与机器学习有关的复杂性,即可构建准确的自定义主体识别模型。从超过 2 亿份文档中可以快速识别法官和律师等我们最为关心的主体,准确率超过 92%。”

Rick McFarland,LexisNexis 首席数据官

Chisel AI

Chisel AI 通过对单调的承保和中介流程进行自动化,帮助商业保险公司及经纪商将其业务量翻一倍。

商业保险公司在运营时采用文档密集型流程。处理这些文档需要手动录入,它不仅成本高,而且容易发生人为错误。我们借助于 AWS 服务的 Amazon Textract 和 Amazon Comprehend 对运营工作流程进行自动化与简化。使用机器学习,我们能够提取保单编号、失效日期和其他更多特定于保险行业的属性,并减少手动操作。我们利用 Amazon Textract 来大规模提取文档数据,而 Amazon Comprehend 则可以用来对文档中的非结构化内容进行分类与标记,并且提取出特定于保险的实体。“我们的应用程序在使用自有专利模式的同时结合 Amazon Textract 和 Amazon Comprehend,对高成本手动流程进行自动化,例如,文档审核和投保录入。我们减少了客户工作,使购买与销售商业保险变得更快速而简单。我们通过使用 AWS 机器学习取得了非常喜人的成绩。”

Colin Toal,Chisel AI 首席技术官

FINRA

美国金融业监管局 (FINRA) 是一家致力于投资者保护和市场规范工作的非营利组织。它监管着证券行业的一个关键部分:与公众打交道的美国经纪公司。

“FINRA 收到数以百万计的文档,其中包含支持调查、检查和合规工作的非结构化数据。我们的调查人员和检查人员必须手动逐页浏览文档,或运行高度针对性的搜索以找到所需的信息。借助 Amazon Comprehend,我们可以快速提取个人和组织,将提取的主体与 FINRA 记录进行匹配,标记感兴趣的个人,发现与其他文档的相似之处。”

Dmytro Dolgopolov,FINRA 高级技术总监

TeraDact

TeraDact Solutions 软件为在合规性和隐私问题日益增多的环境中实现安全信息共享提供了一种强大的替代方案。凭借标志性的 Information Identification & Presentation (IIaP™) 功能,TeraDact 的工具为用户提供一个安全的信息共享环境。

“在我们标记系统中对 PII 修订使用 Amazon Comprehend 不仅帮助我们接触到更广泛的客户群,同时帮助我们克服了基于规则的 PII 检测的不足,这些不足可能导致误报或细节遗漏。PII 检测对于企业而言至关重要,借助 Comprehend 中具有环境感知能力的 NLP 模型,我们可以利用客户的信息来维护他们对我们的信任。Amazon 推出对我们的产品套件至关重要的新功能,不断开发出创新方法来帮助推动我们的业务向前发展。”

Chris Schrichte,TeraDact Solutions, Inc. 首席执行官

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