Amazon Comprehend

Einblicke gewinnen und Beziehungen in Texten erkennen

Amazon Comprehend ist ein NLP-Service (Natural Language Processing), der maschinelles Lernen nutzt, um Einsichten und Zusammenhänge im Text zu finden. Amazon Comprehend identifiziert die Sprache des Textes, extrahiert Schlüsselwörter, Orte, Personen, Marken oder Ereignisse, versteht, wie positiv oder negativ der Text ist und organisiert automatisch die Sammlung von Textdateien geordnet nach Themen.

Sie können die Amazon Comprehend APIs verwenden, um Text zu analysieren und die Ergebnisse anschließend in einer breiten Palette von Anwendungen nutzen, wie z. B. Voice-of-Customer-Analyse, intelligente Dokumentensuche und Content-Personalisierung für Webanwendungen.

Der Service wird anhand verschiedener Informationsquellen, einschließlich Produktbeschreibungen von Amazon.com und Kundenprüfungen – einer der größten Datensätze für Natural Language weltweit – ständig weiterentwickelt und verbessert, um mit der Entwicklung der Sprache Schritt zu halten.

Vorteile

Erhalten Sie bessere Antworten von Ihren Texten

Amazon Comprehend kann die Bedeutung und die Beziehungen in Texten von Kundendienst-Ereignissen, Produktprüfungen, 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.

Identifizieren von Themen in einer Textsammlung

Amazon Comprehend kann eine Sammlung von Dokumenten und anderen Textdateien (z. B. Posts in sozialen Medien) analysieren und automatisch anhand relevanter Begriffe oder Themen anordnen. Sie können diese Themen dann verwenden, um Ihren Kunden personalisierte Inhalte für eine ergiebigere Suche und Navigation zur Verfügung stellen. Wenn Sie beispielsweise über eine umfangreiche Sammlung von Zeitungsartikeln verfügen, können Sie diese nach Thema sortieren, damit Ihre Website den Besuchern neue Artikel basierend auf den Themen vorschlagen kann, die sie zuvor gelesen haben.

Fortlaufend lernen, immer verbessern

Amazon Comprehend lernt ständig aus neuen Daten dazu und erhält fortlaufend ein besseres Verständnis von Entitäten, Schlüsselsätzen und Themen. Die Lerndaten umfassen einen großen Bereich von Domänen einschließlich Finanzen, Gesundheit, Medien, Telekommunikation, Regierung, Werbung und vielen anderen. Zusätzlich lernt der Service aus Produktbeschreibungen und Kundenbewertungen von Amazon.com, einer der größten Sammlungen natürlicher Sprache weltweit.

Integriert in Amazon S3 und AWS Glue

Amazon Comprehend ist in Amazon S3 und AWS Glue integriert. Sie können mit Amazon S3 Dokumente und Texte speichern und direkt aus Amazon Comprehend darauf zugreifen. Zusätzlich können Sie AWS Glue verwenden, um Dokumente und Texte aus verschiedenen AWS-Datenspeichern (Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon DynamoDB usw.) in Amazon Comprehend zu laden und anschließend die Ergebnisse von Amazon Comprehend zur Downstream-Analyse zurück in diese AWS-Datenspeicher laden.

Funktionsweise

HowItworks@2x

Anwendungsfälle


Stimme der Kundenanalysen

Mit Amazon Comprehend können Sie Kundeninteraktionen in Form von Support-E-Mails, Posts in sozialen Medien, Online-Kommentaren, Telefon-Transkriptionen usw. analysieren und ermitteln, welche Faktoren die positivsten bzw. negativsten Erfahrungen verursachten. Diese Einsichten können Sie dann verwenden, um Ihre Produkte und Dienstleistungen zu verbessern.

Beispiel: Callcenter-Analyse

CallcenterAnalytics@2x

Mit Amazon Comprehend können Sie eine bessere Sucherfahrung ermöglichen, indem Sie Ihre Suchmaschine in die Lage versetzen, Schlüsselsätze, Entitäten und Stimmungen zu indizieren. Auf diese Weise können Sie bei der Suche den Fokus auf die Intention und den Kontext der Artikel anstatt auf grundlegende Schlüsselwörter legen.

Beispiel: Indizieren und Durchsuchen von Produktbewertungen

SemanticSearch@2x

Wissensmanagement und Erkennung

Sie können Amazon Comprehend verwenden, um Ihre Dokumente zur einfacheren Erkennung nach Themen zu organisieren und zu kategorisieren und dann Inhaltsempfehlungen für Leser personalisieren, indem Sie weitere Artikel zum selben Thema empfehlen.

Beispiel: Personalisieren von Inhalten auf einer Website

ContentPersonalization@2x

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