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. 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. Grazie alle API, è possibile analizzare il testo e applicare i risultati a un'ampia gamma di applicazioni, tra cui analisi della voce del cliente, ricerca intelligente tra i documenti e personalizzazione dei contenuti per applicazioni Web.

Il servizio migliora continuamente apprendendo da diverse fonti di informazioni, tra le cui descrizioni dei prodotti e le recensioni dei clienti su Amazon.com, uno dei più grandi set di dati del linguaggio naturale al mondo, per tenere il passo con l'evoluzione della lingua.

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.

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.

Integrazione con Amazon S3 e AWS Glue

Amazon Comprehend si integra con Amazon S3 e AWS Glue. Amazon S3 può essere utilizzato per memorizzare documenti e testo a cui accedere direttamente tramite Amazon Comprehend. AWS Glue, invece, può essere utilizzato per caricare documenti e testi da diversi datastore di AWS (Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, ecc.) in Amazon Comprehend e caricarne quindi i risultati da Amazon Comprehend nei rispettivi datastore per analisi a valle.

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

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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

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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

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