Amazon Comprehend

Gewinnen von Einblicken und Erkennen von Beziehungen in Texten

Amazon Comprehend ist ein Service der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP), der mittels Machine Learning Informationen in unstrukturierten Daten entdeckt. Sie müssen keine Dokumente mehr durchkämmen, der Vorgang wird vereinfacht und nicht sichtbare Informationen sind leichter zu verstehen.

Der Service kann kritische Elemente in Daten erkennen, darunter Verweise auf Sprache, Menschen und Orte, und die Textdateien können nach relevanten Themen kategorisiert werden. Sie können in Echtzeit automatisch und korrekt die Kundenstimmung in Ihren Inhalten ermitteln. Dadurch können schneller informiertere Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden, um Kundenerfahrungen zu verbessern. Comprehend ortet nicht nur alle Inhalte, die persönlich identifizierbare Informationen enthalten, sondern zensiert und maskiert diese Inhalte auch. Comprehend ist vollständig verwaltet, damit Sie schnell starten können, ohne Modelle von Grund auf trainieren zu müssen. Beginnen Sie mit der Bearbeitung von Millionen von Dokumenten innerhalb von Minuten, indem Sie die Leistungsfähigkeit von Machine Learning nutzen.

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Vorteile

Gewinnen Sie wertvolle Einblicke aus Ihrem Text

Amazon Comprehend kann die Bedeutung und die Beziehungen in Texten von Kundendienst-Ereignissen, Produktrezensionen, Feeds in sozialen Medien, Nachrichtenartikeln, Dokumenten und anderen Quellen erkennen. So können Sie zum Beispiel die Funktion identifizieren, die am häufigsten erwähnt wird, wenn Kunden mit Ihrem Produkt glücklich oder unglücklich sind.

Organisieren Sie Dokumente nach Themenbereichen

Amazon Comprehend kann trainiert werden, um Dokumente mit von Ihnen definierten Themen oder Tags zu kennzeichnen. Durch die Methoden der natürlichen Sprachverarbeitung kann die Lösung über Stichwortsuche oder regelbasiertes Tagging hinausgehen und eine genauere Dokumentenklassifizierung bieten. Liefern Sie Ihren Kunden personalisierte Inhalte und bieten Sie auf Grundlage dieser Themen eine umfangreichere Navigation.

Trainieren Sie Modelle mit Ihren eigenen Daten

Amazon Comprehend kann auch eingesetzt werden, um spezifische Begriffe zu finden. Sie können die Klassifizierungsnachrichten und -dokumente auf die Bedürfnisse Ihres Unternehmens anpassen, zum Beispiel Socia-Media-Posts nach Produkt sortieren. Für diese individuelle Anpassung sind keine Fachkenntnisse im Machine Learning erforderlich. Sie müssen nur die Beschriftungen und jeweils ein paar Beispiele bereitstellen.

Unterstützung für allgemeine und branchenspezifische Texte

Basierend auf modernsten Maschine Learning-Modellen kann Amazon Comprehend branchenspezifische Erkenntnisse aus unstrukturiertem Text und Dokumenten wie E-Mails entdecken. Amazon Comprehend Medical kann medizinische Informationen aus verschiedenen Quellen (einschließlich ärztlichen Attesten) identifizieren und deren Beziehung zueinander bestimmen. Es ermöglicht eine einfachere Analyse und liefert Kontext, damit extrahierte Begriffe aussagefähig sind.

Anwendungsfälle

  • Kundenanalysen
  • Genaue Suche
  • Wissensmanagement
  • Support-Tickets
  • Medizinische Kohortenanalyse durchführen
  • Kundenanalysen
  • Callcenter-Analyse

    Erkennen Sie mit Amazon Comprehend automatisch die Kundenstimmung. Analysieren Sie Kundeninteraktionen genau, einschließlich Social-Media-Posts, um Ihre Produkte und Services zu verbessern.

    Use-cases_Customer-analytics
  • Genaue Suche
  • Indizieren und Durchsuchen von Produktrezensionen

    Ermöglichen Sie eine bessere Sucherfahrung, indem Sie Ihre Suchmaschine mit einem Tool ausstatten, mit dem sie Schlüsselsätze, Entitäten und Stimmungen indizieren kann. Gehen Sie bei der Suche über grundlegende Schlüsselwörter hinaus, damit Sie sich auf den Kontext von Artikeln konzentrieren können.

    Use-Cases_Accurate-Search
  • Wissensmanagement
  • Personalisieren von Inhalten auf einer Website

    Sie können Amazon Comprehend verwenden, um Dokumente auf Ihrer Website nach Thema zu organisieren und zu kategorisieren, damit sie leichter gefunden werden können. Die Inhalte können für Leser personalisiert und es können Empfehlungen zu verwandten Artikeln bereitgestellt werden.

    Use-Cases_Knowledge-Management
  • Support-Tickets
  • Abwicklung von Kundensupport-Tickets

    Kategorisieren Sie mit benutzerdefinierter Klassifizierung automatisch eingehende Kundensupport-Dokumente, beispielsweise Produktrezensionen. Benutzerdefinierte Entitäten können dann relevante Informationen extrahieren, um Kundenprobleme zu lösen.

    Use-Cases_Support-Tickets
  • Medizinische Kohortenanalyse durchführen
  • Medizinische Kohortenanalyse

    Amazon Comprehend Medical identifiziert komplexe medizinische Informationen in unstrukturiertem Text. In der Onkologie wird es eingesetzt, um in einem Bruchteil der Zeit Patienten für die geeignete klinische Studie zu identifizieren.

    Use-Cases_Medical-Cohort-Analysis

Kundenerfolg

LexisNexis

LexisNexis Legal & Professional ist ein globaler Anbieter von Informations- und Technologielösungen für Angehörige von Rechtsberufen und Geschäftsleuten, der Kunden in mehr als 175 Ländern bedient und über 2 Milliarden durchsuchbare Archive anbietet.

"Wir bieten Juristen aufschlussreiche Recherchen und Analysen, die ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen. Deshalb sind wir immer auf der Suche nach besseren Wegen, um Erkenntnisse aus rechtlichen Dokumenten zu gewinnen. Dank Amazon Comprehend's automatischem maschinellem Lernen (ML) können wir nun genaue benutzerdefinierte Entitätserkennungsmodelle erstellen, ohne in die Komplexität von ML einzusteigen. Die Entitäten, die uns am wichtigsten sind, wie Richter und Anwälte, können aus über 200 Millionen Dokumenten mit einer Genauigkeit von über 92 % schnell ermittelt werden."

Rick McFarland, Chief Data Officer von LexisNexis

Chisel AI

Chisel AI hilft gewerblichen Versicherungsträgern und Maklern, ihr Geschäft zu verdoppeln, indem es alltägliche Zeichnungs- und Vermittlungsprozesse automatisiert.

Die gewerbliche Versicherungsbranche arbeitet mit dokumentenintensiven Prozessen. Die Verarbeitung dieser Dokumente erfordert eine manuelle Eingabe, ist kostspielig und anfällig für menschliches Versagen. Wir verwenden AWS-Services, um betriebliche Arbeitsabläufe mithilfe von Amazon Textract und Amazon Comprehend zu automatisieren und zu optimieren. Mithilfe von Machine Learning konnten wir mit reduziertem manuellen Aufwand Versicherungsnummern, Ablaufdaten und viele weitere für die Versicherungsbranche spezifische Attribute extrahieren. Wir nutzen Amazon Textract, um Daten aus maßstabsgetreuen Dokumenten zu extrahieren, und Amazon Comprehend, um unstrukturierte Inhalte in Dokumenten zu klassifizieren und zu kennzeichnen und versicherungsspezifische Einheiten herauszuholen. „Unsere Anwendungen verwenden Amazon Textract und Amazon Comprehend in Verbindung mit unseren eigenen proprietären Modellen, um kostspielige manuelle Prozesse wie die Überprüfung von Dokumenten und die Aufnahme von Versicherungsanträgen zu automatisieren. Wir reduzieren den Kundenaufwand und machen den Kauf und Verkauf von gewerblichen Versicherungen schneller und einfacher. Mit AWS Machine Learning erzielen wir großartige Ergebnisse.“

Colin Toal, Chief Technical Officer, Chisel AI

FINRA

FINRA ist eine gemeinnützige Organisation, die sich dem Anlegerschutz und der Marktintegrität verpflichtet hat. Sie reguliert einen zentralen Bestandteil der Sicherheitsbranche – Maklerfirmen, die mit der Öffentlichkeit in den USA Geschäfte tätigen.

"FINRA erhält Millionen von Dokumenten mit unstrukturierten Daten zur Unterstützung von Ermittlungs-, Prüfungs- und Compliance-Prozessen. Unsere Ermittler und Prüfer mussten die Dokumente Seite für Seite manuell durchgehen oder sehr gezielt suchen, um das zu finden, was sie brauchten. Mit Amazon Comprehend können wir Personen und Unternehmen schnell extrahieren, extrahierte Entitäten mit FINRA-Datensätzen abgleichen, interessante Personen markieren und Ähnlichkeiten mit anderen Dokumenten erkennen."

Dmytro Dolgopolov, Senior Director of Technology – FINRA

TeraDact

Die TeraDact Solutions-Software bietet eine robuste Alternative für den sicheren Informationsaustausch in einer Welt immer größerer Compliance- und Datenschutzbedenken. Mit den IIaP™ -Funktionen (Information Identification & Presentation) bieten die Tools von TeraDact dem Benutzer eine sichere Umgebung für den Informationsaustausch.

„Die Verwendung von Amazon Comprehend für die PII-Redaktion mit unserem Tokenisierungssystem hilft uns nicht nur, eine größere Anzahl unserer Kunden zu erreichen, sondern auch, die Mängel der regelbasierten PII-Erkennung zu überwinden, die zu Fehlalarmen oder fehlenden Details führen können. Die PII-Erkennung ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Dank der kontextsensitiven NLP-Modelle von Comprehend können wir das Vertrauen der Kunden in ihre Informationen aufrechterhalten. Amazon ist innovativ, um unser Geschäft voranzutreiben, indem neue Funktionen hinzugefügt werden, die für unsere Produktsuite von entscheidender Bedeutung sind."

Chris Schrichte, CEO, TeraDact Solutions, Inc.

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