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。该 API 会提取关键词,计算关键词的重复次数,并返回相应结果的置信度。

    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 计数 置信度
    发烧级摄影师 1 0.99
    数码单反相机 2 0.97
    拍立得相机 2 0.99
    日常使用 1 0.99
    强大功能和便利性 1 0.94
    纪实片 1 0.99
    每个镜头 1 0.92
    独一无二的实物 1 0.99
    当今 1 0.91
    世界 1 0.99
    Instagram 和 Facebook 1 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)。

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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