Amazon Comprehend

Raccolta di informazioni e relazioni in un testo

Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale che adotta l'apprendimento automatico per trovare informazioni e relazioni in un testo. Nessuna esperienza di apprendimento automatico richiesta.

C'è un possibile tesoro nei tuoi dati non strutturati. E-mail dei clienti, richieste di assistenza, revisioni prodotto, social media, ma anche le copie pubblicitarie rappresentano informazioni sulle tendenze dei clienti che possono servire alla tua attività. La domanda è come ottenerle? Come risulta, l'apprendimento automatico è particolarmente accurato nell'identificare voci specifiche di interesse in ampie fasce di testo (ad esempio nel trovare nomi di società nei report degli analisti) e può comprendere le tendenze nascoste nella lingua (identificando revisioni negative o interazioni cliente positive con gli agenti di servizi) a una scala quasi senza limiti.

Amazon Comprehend adotta l'apprendimento automatico per aiutare a estrarre informazioni e relazioni nei dati non strutturati. Questo servizio identifica il linguaggio del testo, estrae le frasi chiave, i luoghi, le persone, i marchi o gli eventi, capisce se il testo ha una connotazione positiva o negativa, analizza il testo con tokenizzazione e categorie morfo-sintattiche e organizza automaticamente una raccolta di file di testo per argomento. È inoltre possibile utilizzare le funzionalità AutoML in Amazon Comprehend per creare un insieme di entità personalizzate o modelli di classificazione di testo adattati unicamente alle esigenze dell'organizzazione.

Amazon Comprehend è completamente gestito, pertanto non ci sono server da assegnare e nessun modello di apprendimento automatico da creare, formare e distribuire. I prezzi sono calcolati solo in base all'uso effettivo e senza tariffe minime né impegni anticipati.

Introduzione ad Amazon Comprehend

Vantaggi

Raccolta di informazioni utili

Amazon Comprehend può individuare significato e relazioni interne a testi quali ticket di assistenza, recensioni di prodotti, feed di social network, articoli di quotidiani, ducumenti e altre origini. Ad esempio, è possibile identificare la caratteristica menzionata più spesso quando i clienti sono contenti o scontenti di un prodotto.

Individuazione degli argomenti principali

Amazon Comprehend è in grado di analizzare una raccolta di documenti e altri file di testo (ad esempio elementi pubblicati su social network) e di organizzarli automaticamente in base a termini o argomenti. Inoltre, permette di utilizzare questi argomenti per offrire contenuto personalizzato ai clienti o migliorare le funzionalità di ricerca e navigazione. Ad esempio, è possibile raggruppare automaticamente per argomento gli articoli in una raccolta per permettere al sito di suggerirne di nuovi ai visitatori in base a ciò che hanno letto in precedenza.

Forma i modelli sui tuoi dati

È possibile estendere in modo semplice Amazon Comprehend per identificare termini specifici, come i numeri di policy o i codici. È inoltre possibile estendere Comprehend per classificare documenti e messaggi in modo razionale per l'azienda, come le domande del supporto clienti per richiesta o i post dei social media per prodotto. L'aggiunta della personalizzazione non richiede esperienza nell'apprendimento automatico. Fornire semplicemente le etichette e un piccolo insieme di esempi per ognuno e Comprehend si occuperà del resto.

Apprendimento e miglioramento continui

Amazon Comprehend migliora le proprie funzionalità da nuovi dati e acquisisce familiarità sempre maggiore con parti del discorso, frasi chiave, opinioni e argomenti. I dati di apprendimento coprono diversi settori, tra cui finanza, sanità, media, telecomunicazioni, istruzione, pubblica amministrazione, pubblicità e molti altri. Il servizio viene addestrato anche mediante le descrizioni e le recensioni dei prodotti su Amazon.com, che è una delle raccolte più grandi di linguaggio naturale al mondo.

Come funziona

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Casi d'uso


Analisi della voce dei clienti

Amazon Comprehend può essere impiegato per analizzare le interazioni dei clienti sotto forma di e-mail di assistenza, elementi pubblicati sui social network, commenti online, trascrizioni telefoniche e così via, e scoprire quali sono i fattori da cui dipendono maggiormente le esperienze positive e negative. Quindi queste informazioni possono essere utilizzate per migliorare prodotti e servizi.

Esempio: analisi in un call center

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Voice-Of-Customer

Amazon Comprehend può essere utilizzato per offrire una migliore esperienza di ricerca agli utenti; è sufficiente consentire al motore di ricerca di indicizzare frasi chiave, parti del discorso e sentiment. In questo modo, sarà possibile concentrare la ricerca su intento e contesto degli articoli invece che sulle parole chiave.

Esempio: indicizzazione e ricerca nelle recensioni di un prodotto

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Semantic-Search

Ricerca e gestione di informazioni

Amazon Comprehend può essere utilizzato per organizzare e suddividere in categorie documenti in base all'argomento per semplificarne l'individuazione, quindi personalizzare i consigli di lettura per gli utenti in modo da suggerire articoli attinenti.

Esempio: personalizzazione di un contenuto su un sito Web

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Knowledge-Management-Discovery

Classificare le richieste di supporto per una migliore gestione dei problemi

Utilizzare la classificazione personalizzata per suddividere automaticamente in categorie i documenti del supporto clienti in entrata, come i moduli di feedback online, le richieste di supporto, i post dei forum e le revisioni dei prodotti in base ai contenuti. Ad esempio, richieste di cancellazione dell'account, problemi di fatturazione, modifica di indirizzo ecc. Utilizzare quindi le entità personalizzate per estrarre automaticamente informazioni importanti come i numeri di serie, i livelli di fedeltà e i nomi di prodotti per instradare rapidamente i documenti al team meglio attrezzato a risolvere i problemi dei clienti e migliorare la soddisfazione generale del cliente.

Esempio: Gestione della richiesta di assistenza clienti

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Customer-Support-Ticket-Handling

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