Häufig gestellte Fragen

F: Welche Daten können mit der Lösung erfasst werden?

A:  Die Lösung unterstützt den Multi-Quellen-Aufnahme-Mechanismus. Sie bietet Implementierung für die folgenden zwei Aufnahmequellen: 1) Twitter, 2) öffentliche RSS-Feeds von über ~4.000 Nachrichtenseiten weltweit, 3) YouTube-Kommentare aus den Videos und 4) einen Amazon S3-Bucket, in den Sie Daten als JSON-Dokumente oder Microsoft Excel-Tabellen (XLSX) analysiert hochladen können. Mit dieser Option zum Hochladen von Daten können Sie Daten importieren, die aus internen oder externen Systemen in Ihr Unternehmen exportiert wurden. Dies erweitert die Anwendungsfälle auf verschiedene Branchenvertikalen und bietet Ihnen einen Rahmen, mit dem Sie die Lösung erstellen und erweitern können, um mit minimalem Aufwand eine Upstream-Quelle Ihrer Wahl zu integrieren.

Mit der Such-API können Sie nicht nur nach Begriffen in einem Tweet-Text suchen, sondern auch zusätzliche Filter verwenden, die von der Twitter-API unterstützt werden, wie z. B. Ort und Geokoordinaten. Bei RSS-Feeds kann die Lösung so konfiguriert werden, dass sie verschiedene Themen aufnimmt: Technik, Nachrichten, Wirtschaft, Wissenschaft, Finanzen, Lebensmittel, Politik, Wirtschaft, Reisen, Unterhaltung, Musik, Sport, Welt und sie weiter filtert, um nach bestimmten Begriffen in den RSS-Feeds zu suchen. Mit YouTube-Kommentaren können Sie NLP-Analysen an Videos durchführen, die für Ihre Produkteinführungen, Werbespots, Filmtrailer und andere erstellt wurden, um zu verstehen, worüber Kunden sprechen. Mit S3 als Aufnahmequelle können Sie Daten wie Produktrezensionen, Filmrezensionen, Community-Chat-Foren (Reddit-, Twitch- und Discord-Chat-Nachrichten) und transkribierte Ausgaben von Amazon Transcribe Call Analytics in JSON- oder XLSX-Dateiformaten einbringen, um Erkenntnisse abzuleiten.

F: Welche Machine Learning-Inferenzen bietet die Lösung?

A: Die Lösung pflegt Texte und Bilder ein. Wenn die eingelesenen Daten keinen vordefinierten Sprachcode enthalten, erkennt die Lösung die Sprache mit Amazon Comprehend und übersetzt nicht-englische Texte mit Amazon Translate ins Englische. Mithilfe von AWS Comprehend werden Themenmodellierung, Stimmungsanalyse, Entitätserkennung und Schlüsselphrasenerkennung auf Text durchgeführt. Durch Rekognition kann die Lösung eingebetteten Text und Inhaltsmoderationskennzeichnungen in Bildern erkennen. Der in Bildern erkannte Text wird ebenfalls für Topic-Modellierung, Stimmungsanalysen, Entitätserkennung und Schlüsselphrasenerkennung genutzt. Eine AWS-Step-Functions-Funktion koordiniert diese machine learning-Services.

F: Welche Art von Berichten erstellt die Lösung?

A: Diese Lösung wird mit einem vorgefertigten Dashboard geliefert, das Amazon QuickSight verwendet und als Teil des Bereitstellungsprozesses erstellt wird, aber Sie können jedes Berichtstool verwenden. Weitere Informationen zu QuickSight-Dashboards in dieser Lösung finden Sie im Implementierungsleitfaden der Lösung.

F: Kann ich die Lösung in jeder AWS-Region einsetzen?

A: Nein. Diese Lösung verwendet Amazon Comprehend, Amazon Rekognition, Amazon Translate und Amazon EventBridge. Diese Services sind derzeit nur in bestimmten AWS-Regionen verfügbar. Daher müssen Sie diese Lösung in einer AWS-Region einführen, in der diese Services verfügbar sind. Die aktuellste Verfügbarkeit nach Regionen finden Sie in der Liste der regionalen AWS-Services.

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Partnerressourcen

Mit dem AWS-Partnernetzwerk (APN) konzentrieren wir uns darauf, unsere Partner beim Aufbau erfolgreicher AWS-basierter Geschäftsmodelle zu unterstützen und sorgen damit für ausgezeichnete Lösungen und ein erstklassiges Kundenerlebnis. Das Anliegen von APN-Partnern ist allein der Erfolg der Kunden. Sie helfen Ihnen, alle Vorteile von AWS auszuschöpfen. Mit ihrem fundierten Fachwissen über AWS sind APN Partner einzigartig positioniert, um Ihr Unternehmen in jeder Phase Ihrer Cloud Adoption Journey zu unterstützen und Ihnen bei der Lösung einiger Ihrer komplexesten Probleme zu helfen.

Besuchen Sie die folgenden Seiten, um mehr über die Services zu erfahren, die wir zur Erstellung dieser AWS-Lösungsimplementierung verwendet haben.

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