Amazon Comprehend 文档

关键词提取 API 可返回关键词或谈话要点以及证明此为关键词的置信度。

情绪分析 API 可返回文本的总体情绪分数以及与文本输入中的特定实体（正面、负面、中立或混合）相关的情绪。

借助 Amazon Comprehend Syntax API，客户能够使用令牌化和词性（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 API 可返回根据提供的文本分类的命名实体（“人物”、“地点”和“位置”等）。

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。 

语言检测 API 可识别出 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 API 让您可以使用业务特定标签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。

主题建模 API 可从文档集合中识别出相关术语或主题。它还有助于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。

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。它还有助于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）。

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。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）。

有关服务控制、安全特征和功能的更多信息，包括有关存储、检索、修改、限制和删除数据的信息（如适用），请参阅 https://docs.aws.amazon.com/index.html。对于 http://aws.amazon.com/agreement 上的《AWS 客户协议》或者您与 AWS 之间签订的用于管理您使用 AWS 服务的其他协议而言，这些其他信息并不构成此文档的一部分。