投稿日: Nov 15, 2018
高度なテキスト分析を行う Amazon Comprehend にカスタム分類子が導入されました。
テキスト分類は非構造化テキストを分析し整理するのに効果的なツールです。カスタム分類子の機能を利用することで、独自のビジネスルールに基づいて情報を把握し、ラベルを設定し、ルーティングすることができます。たとえば、コンタクトセンターでは、もっとも適切なサポートチームに迅速にリクエストを転送できるように、お客様のリクエスト内容を分類することができます。そして、もし不適切なコメントが検出された場合、ウェブサイトのコメントを自動的にモデレートすることができます。
テキストを分類するカスタムソリューションを構築するには時間がかかり、カスタム分類子モデルをトレーニングするための高度な機械学習のスキルが必要になります。Amazon Comprehend カスタム分類子を使用すると、AutoML 機能を通じて、ML を学習することなく、ビジネス特有のラベルを使用してカスタムテキスト分類モデルを簡単に構築できます。たとえば、カスタマーサポート組織はカスタム分類子を使用して、顧客がどのように問題を記述したかを元に、インバウンドリクエストを問題のタイプで自動的に分類できます。カスタムモデルの作成はシンプルです。使用するラベルごとにテキストの例を与えると、Comprehend はカスタムモデルを作成するためにそこに照準をあてます。機械学習の経験を必要としないので、一行のコードも使用することなくカスタムモデルを構築できます。SDK を使用すると、顧客分類機能を現在のアプリケーションに統合することができます。カスタムモデルを使用すると、ウェブサイトのコメントの調整、お客様からのフィードバックのトリアージ、ワークグループドキュメントの整理が簡単にできます。
新しい機能を試すには、コードフリー環境の Amazon Comprehend コンソールにログインするか、AWS SDK をダウンロードしてください。この新しい機能の詳細については、ドキュメントも参照してください。