Amazon Comprehend 是一项自然语言处理 (NLP) 服务,使用机器学习来发现文本中的洞察信息。Amazon Comprehend 提供关键词提取、情绪分析、实体识别、主题建模和语言检测 API,因此您可以轻松地将自然语言处理集成到您的应用程序中。您只需在应用程序中调用相应 Amazon Comprehend API 并提供源文档或文本的位置即可。这些 API 将以 JSON 格式输出实体、关键词、情绪和语言,以供您在应用程序中使用。

关键词提取

关键词提取 API 会返回关键词或谈话要点以及证明此为关键词的置信度。

  • 示例:在本例中,客户正在对比数码单反相机和拍立得相机。API 提取关键短语并返回有关结果的置信度评分。

    示例文本:我是一名发烧级摄影师,日常主要使用数码单反相机以及随身携带的拍立得相机。虽然数码单反相机具有无与伦比的强大功能和便利性,但拍立得相机也有一些神奇之处。也许您正在拍摄纪实片,或者您拍摄的每个镜头都是独一无二的实物(这在当今世界照片不胜枚举的 Instagram 和 Facebook 上显得与众不同)。我敢肯定地说,它们用起来很有趣,如果您在派对上拿出来其中一个,大家都会眼前一亮。

    关键词 置信度
    发烧级摄影师 0.99
    数码单反相机 0.97
    拍立得相机 0.99
    日常使用 0.99
    强大功能和便利性 0.94
    纪实片 0.99
    每个镜头 0.92
    独一无二的实物 0.99
    当今 0.91
    世界 0.99
    Instagram 和 Facebook 0.99

情绪分析

情绪分析 API 会返回文本的整体情绪(正面、负面、中性或混合)。

语法分析

借助 Amazon Comprehend Syntax API,客户能够使用分词断句和词性 (PoS) 分析文本,识别文本中的名词和形容词等单词边界和标签。

实体识别

实体识别 API 会返回根据提供的文本自动分类的命名实体(“人物”、“地点”和“位置”等)。

Comprehend Medical

医学具名实体和关系提取 (NERe)

医学 NERe API 可返回药物、医学状况、检验、治疗和程序 (TTP)、解剖以及受保护的健康信息 (PHI) 等医学信息。它还会识别所提取的与药物和 TTP 有关的子类之间的关系。此外还有作为实体“特质”提供的上下文信息(否定,或诊断是否属于迹象或症状)。下表列举了含有相关子类别和实体特质的提取信息。

如果仅需提取 PHI,您可以使用受保护健康信息数据识别 (PHId) API。

医学本体链接

医学本体链接 API 可以识别医学信息并将其链接到标准医学本体中的代码和概念。身体状况通过 InferICD10CM API 链接到 ICD-10-CM 代码(例如,“头痛”链接到“R51”代码),而药物链接到 RxNorm 代码(“对乙酰氨基酚/可待因”链接到“C2341132”代码)。医学本体链接 API 还可以将上下文信息检测为实体特征(例如,否定)。

自定义实体

自定义实体允许您自定义 Amazon Comprehend 来识别特定于您的域的条款。使用 AutoML,Comprehend 将从少量的私有示例索引学习(例如,保单编号列表和其中所用的文本),然后训练私有的自定义模型以便在任意其他文本块中识别这些条款。此时无需管理任何服务器,也没有要掌握的任何算法。

语言检测

语言检测 API 可自动识别出 100 多种语言编写的文本,并返回主导语言以及证明其占据主导地位的置信度得分。

自定义分类

自定义分类 API 让您可以使用业务特定标签轻松构建自定义文本分类模型,而无需学习 ML。例如,您的客户支持组织可以使用自定义分类,根据客户对问题的描述自动按问题类型对入站请求进行分类。创建自定义模型很简单。您可以为要使用的每个标签提供文本示例,然后,Comprehend 会训练这些标签以创建自定义模型。无需任何机器学习经验,您便可以不使用任何代码来构建自定义模型。您可以使用软件开发工具包将客户分类器集成到当前应用程序中。使用您的自定义模型,您可以轻松调整网站评论、对客户反馈进行分类,以及整理工作组文档。有关更多详细信息,请参阅本文档页面

主题建模

主题建模 API 可从存储在 Amazon S3 的文档集合中识别出相关术语或主题。该 API 会识别集合中最常见的主题,并按组整理,然后将文档映射到相应主题。

多语言支持

Amazon Comprehend 可以对英语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语和西班牙语文本进行文本分析。因此,您可以构建能够检测多种语言文本的应用程序,使用 Amazon Translate 将文本转换为英语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语和西班牙语,然后使用 Amazon Comprehend 来执行文本分析。

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