Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que utiliza el machine learning para analizar textos. Amazon Comprehend proporciona reconocimiento de entidades personalizadas, clasificación personalizada, extracción de frases clave, análisis de opiniones, reconocimiento de entidades y más API para que pueda integrar fácilmente el procesamiento de lenguaje natural en las aplicaciones. Basta con llamar a las API de Amazon Comprehend en una aplicación y proporcionar la ubicación del documento o el texto de origen. Las API producen entidades, frases clave, opiniones e idioma en formato JSON, que puede usar en su aplicación.

Reconocimiento de entidades personalizadas

El reconocimiento de entidades personalizadas le permite personalizar Amazon Comprehend para identificar términos específicos de su dominio. Mediante AutoML, Comprehend aprenderá a partir de un pequeño conjunto de ejemplos (por ejemplo, una lista de números de póliza, números de reclamación o NSS) y, a continuación, formará un modelo privado y personalizado para reconocer estos términos, como los números de reclamación, en cualquier otro bloque de texto dentro de archivos PDF, texto sin formato o documentos de Microsoft Word, sin necesidad de machine learning. Consulte la página de documentación para obtener más información. 

Clasificación personalizada

La API de clasificación personalizada le permite crear fácilmente modelos de clasificación personalizada de textos utilizando las etiquetas específicas de su empresa sin tener que aprender ML. Por ejemplo, su organización de soporte al cliente puede usar la clasificación personalizada para categorizar automáticamente las solicitudes entrantes por tipo de problema según cómo el cliente haya descrito el inconveniente.  Con el modelo personalizado, es fácil moderar los comentarios de los sitios web, evaluar la opinión de los clientes y organizar los documentos de los grupos de trabajo. Consulte la página de documentación para obtener más información.

Reconocimiento de entidad

La API de reconocimiento de entidades devuelve las entidades nombradas (“Personas”, “Lugares”, “Ubicaciones”, etc.) que se categorizan de manera automática a partir del texto proporcionado. Consulte la página de documentación para obtener más información.

Análisis de opiniones

La API de análisis de opiniones produce la opinión general de un texto (positiva, negativa, neutra o mixta). Consulte la página de documentación para obtener más información. 

Opinión focalizada

La opinión focalizada proporciona información más granular mediante la identificación de opiniones (positivas, negativas, neutrales o mixtas) en las entidades de un texto. Consulte la página de documentación para obtener más información.

Identificación y redacción de PII

Use las capacidades de ML de Amazon Comprehend para detectar y redactar información de identificación personal (PII) en correos electrónicos de clientes, tickets de soporte, reseñas de productos, redes sociales y más. No se necesita experiencia previa en ML. Por ejemplo, puede analizar tickets de soporte y artículos de conocimiento para detectar entidades de PII y redactar el texto antes de indexar los documentos en la solución de búsqueda. Después, las soluciones de búsqueda no tienen entidades de PII en documentos. Redactar entidades de PII lo ayuda a proteger la privacidad y cumplir con las leyes y normativas locales. Consulte la página de documentación para obtener más información.

Extracción de frases clave

La API de extracción de frases clave produce frases clave o temas de conversación y una puntuación de confianza que respalda que se trata de una frase clave. Consulte la página de documentación para obtener más información.

  • Ejemplo: en este ejemplo, un cliente compara una cámara DSLR con una cámara instantánea de película. La API extrae las frases más importantes y envía una puntuación de confianza sobre los resultados.

    Texto de muestra: Soy un fotógrafo entusiasta y principalmente saco fotos con mi cámara DSLR o con mi cámara instantánea de película que llevo conmigo para uso esporádico. Aunque nada supera a la DSLR en potencia y comodidad, la cámara instantánea de película tiene cierta magia. Quizás es que se toman las imágenes en película real o que cada imagen es un artefacto físico único (algo especial en el mundo de hoy de Instagram y Facebook, en el que encontramos imágenes por todas partes). Lo que está claro es que son muy divertidas de utilizar y que a todos se les ilumina la mirada cuando sacas una en una fiesta.

    Frase clave Confianza
    un fotógrafo entusiasta 0,99
    mi DSLR 0,97
    mi cámara instantánea de película 0,99
    uso esporádico 0,99
    potencia y comodidad 0,94
    película real 0,99
    cada imagen 0,92
    un artefacto físico único 0,99
    hoy 0,91
    mundo 0,99
    Instagram y Facebook 0,99

Detección de eventos

Comprehend Events le permite extraer la estructura de eventos de un documento, en el que sintetiza las páginas de un texto a datos procesados fácilmente para el consumo por aplicaciones de IA o herramientas de visualización de gráficos. Esta API le permite responder a las preguntas “quién”, “qué”, “cuándo” y “dónde” en grandes conjuntos de documentos, a escala y sin experiencia previa en NLP. Use Comprehend Events para extraer detalles pormenorizados sobre eventos reales y entidades asociadas expresadas en texto sin estructurar. Consulte la página de documentación para obtener más información. 

Detección de idioma

La API de detección de idioma identifica automáticamente texto escrito en más de 100 idiomas y devuelve el idioma dominante con una puntuación de confianza para respaldar que un idioma es dominante. Consulte la página de documentación para obtener más información.

Análisis sintáctico

La API Syntax de Amazon Comprehend permite a los clientes analizar texto con tokenización y categorías gramaticales, e identificar etiquetas y límites de palabras, como sustantivos y adjetivos, dentro del texto. Consulte la página de documentación para obtener más información.

Modelado de tema

La creación de modelos de temas identifica términos o temas relevantes a partir de un conjunto de documentos almacenados en Amazon S3. Identifica los temas más comunes del conjunto y los organiza en grupos. A continuación, identifica qué documentos pertenecen a qué tema. Consulte la página de documentación para obtener más información.

  • Ejemplo: si sus documentos (Doc1.txt, Doc2.txt, Doc3.txt y Doc4.txt) están almacenados en Amazon S3 y apunta Amazon Comprehend a su ubicación, Comprehend los analizará y producirá dos vistas:

    1. Agrupación de palabras clave que son temas.

    Cada grupo de palabras clave está asociado con un grupo de tema. El peso se refiere a la prevalencia de esa palabra clave en el grupo. Las palabras clave con el peso que más se acerca a 1 son las que más indican el contexto del grupo del tema.
    Grupo de temas Palabras claves Peso
    1 Amazon 0,87
    1 Seattle 0,65
    2 Vacaciones 0,78
    2 Compras 0,67
    Cada grupo de palabras clave está asociado con un grupo de tema. El peso se refiere a la prevalencia de esa palabra clave en el grupo. Las palabras clave con el peso que más se acerca a 1 son las que más indican el contexto del grupo del tema.

    2. Agrupación de documentos por temas.

    Nombre del documento Grupo de temas Proporción
    Doc1.txt 1 0,87
    Doc2.txt 1 0,65
    Doc3.txt 2 0,78
    Doc4.txt 2 0,67
    Cada documento se asigna a un grupo de tema en función de la proporción de las palabras clave ponderadas del grupo del tema presentes en el documento.

Compatibilidad con varios idiomas

Amazon Comprehend puede llevar a cabo análisis de textos en alemán, inglés, español, italiano,
portugués, francés, japonés, coreano, hindi, árabe, chino (simplificado) y chino (tradicional). Para crear aplicaciones en otros idiomas, los clientes pueden usar Amazon Translate para traducir el texto a un idioma compatible con Comprehend y, a continuación, usar Comprehend para analizar textos. Para obtener más información sobre la compatibilidad de idiomas, consulte la página de documentación.

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