Amazon Comprehend

Extraire et comprendre des informations précieuses à partir du texte des documents

Générez des informations précieuses à partir de texte dans des documents, de tickets d'assistance à la clientèle, d'évaluations de produits, d'e-mails, de flux des réseaux sociaux et plus encore. 

Simplifiez les flux de traitement de documents en extrayant du texte, des phrases clés, des rubriques, du ressenti et plus encore à partir de documents, tels que des demandes d'indemnisation. 

Différenciez votre entreprise en entraînant un modèle pour classer des documents et identifier des termes, sans la moindre expérience de machine learning. 

Protégez vos données sensibles en identifiant et en rédigeant les données d'identification personnelle (PII) dans les documents, et contrôlez leur accès. 

Fonctionnement

Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) qui utilise le machine learning (ML) pour découvrir des informations et des relations utiles dans un texte.

Cas d'utilisation

Activité d'extraction de données et analytique de centre d'appels

Détectez le ressenti des clients, analysez les interactions avec les clients et classez automatiquement par catégorie les demandes de support entrantes. Extrayez des informations à partir de sondages de clients pour améliorer la qualité de vos produits. 

Indexer et rechercher des commentaires sur les produits

Concentrez-vous sur le contexte en permettant à votre moteur de recherche d'indexer des phrases clés, des entités et des ressentis, et pas uniquement des mots-clés.

Automatisez l'extraction d'informations à partir de lots de dossiers juridiques, par exemple des contrats et des dossiers judiciaires. Renforcez la sécurité de vos documents en identifiant et en rédigeant les données d'identification personnelle (PII).

Traiter les documents financiers

Classez et extrayez les entités à partir de documents de services financiers, par exemple les demandes d'indemnisation ou les crédits hypothécaires, ou recherchez la relation entre des événements financiers dans un article de nature financière. 

Comment démarrer

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