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Category: Amazon Comprehend

ClearView Social によるソーシャルシェアリングの影響を測定するための Amazon Comprehend の使用

ClearView Social は、企業の従業員が 1 クリックするだけで LinkedIn、Twitter、およびその他ソーシャルネットワークに承認済みコンテンツをシェアできるようにします。ClearView Social はその後、ピーク時にコンテンツをこれらのソーシャルネットワークにブロードキャストして、その結果として生じるエンゲージメントをリーダーボードと分析ダッシュボードで追跡します。 ClearView Social の最高技術責任者である Bill Boulden 氏によると、ClearView Social プラットフォームの主な差別化要因は、顧客がソーシャルシェアリングからの投資利益率 (ROI) を計算して追跡することを可能にする点です。ClearView Social を使用する企業は、アーンドメディア価値に基づくと、20 倍もの ROI 向上を実現しています。 これまで、ソーシャルエンゲージメントの価値を測定することは困難でした。ソーシャルシェアの価値を計算する方程式は、ユーザーがコンテンツを手動で堅実かつ正確にタグ付けすることに依存していました。しかし、コンテンツはいつも正確にタグ付けされるわけではなく、全くタグ付けされないこともありました。 手動でのタグ付けに対する依存を排除するため、ClearView Social は、テキスト内におけるインサイトと関連性の検出に機械学習を使用する自然言語処理 (NLP) サービスである Amazon Comprehend に頼りました。Amazon Comprehend のエンティティ検知機能は、人、場所、ロケーションなどの名前付きのエンティティのリストを返します。 Boulden 氏は、「当社では、記事を読んでトピックを抽出するために Amazon Comprehend を使用しており、これらは機械学習を使って自動的にタグ付けされます。この自動タグ付けは、顧客が Google AdWords API からの現行の入札価格に照らしてエンゲージメントの市場価格を簡単に見積るために役立ちます」と説明しています。 仕組み: ClearView Social と Amazon Comprehend AWS AI ブログからの記事、AWS DeepLens の拡張機能: 独自のプロジェクトの構築を例に取ってみましょう。まず、記事からの非構造化データを […]

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Amazon Comprehend を使用したカスタマーレビューからのセンチメントの検知

今日の社会では、パブリックコンテンツがこれまでにない重要性を持っています。カスタマーレビューからのデータは、それに関連するセンチメントの理解がビジネスに貴重な市場認識と早期かつ積極的に問題に取り組む能力を提供することから、消費関連の意思決定に対する洞察を得るためのツールとして使われています。 センチメント分析は、文書が肯定的、否定的、中立的、または混合的のどれであるかを計算によって判断するプロセスを使用します。Amazon Comprehend は、自然言語処理 (NLP) テキスト分析サービスで、キーフレーズ、挙げられた組織名、および言語と併せてセンチメントを検知し、ドキュメントコレクションからトピックモデリングを実行することを可能にするいくつかの API で構成されています。センチメントを検知するこのサービスの機能は、テキストの評価時にスコア付けのメカニズムと属性を使用する最先端のディープラーニングアルゴリズムを用いて行われます。Amazon Comprehend トレーニングデータセットは、世界で最も大規模な自然言語コレクションのひとつである Amazon.com からの製品説明と消費者レビューにあるデータを中心に構成されています。AWS は、言語の進化に遅れを取らないために新しいデータでの再訓練が継続的に行われる完全に訓練されたモデルを提供します。一般の機械学習では、大半のデータエンジニアと開発者に対して現在持っているものとは異なるスキルセットが求められます。Amazon Comprehend はこのギャップを取り除き、開発者がすでに持っているスキルを使って簡単に NLP を実行できるようにしました。 このブログ記事では、カスタマーセンチメントを検知するために、AWS のサービスを使って構築されたサーバーレスイベント駆動型アーキテクチャの一部として Amazon Comprehend を活用する方法を説明します。 ソリューションのアーキテクチャ概要 Amazon.com の製品レビューを取り上げて、一定のレビューのセンチメントを分類するために Amazon Comprehend を使ってみましょう。Amazon Echo、Amazon Echo Dot、および Amazon Echo Show のレビューを例として使用します。次に、ブランドを損なわないようにするために追加の架空サンプルデータをアップロードし、リコールされている欠陥、破損、または危険アイテムといったニュアンスを持つ否定的な製品センチメントの取得をシミュレートします。最後に、Amazon Athena を使用して否定的なレビューに対するインタラクティブなクエリを行い、レポートをエクスポートすることによって、ビジネスが即座に対策を講じられるようにします。 レビューのアップロード: ユーザーは、カスタマーレビューをテキスト形式でカスタマーレビューバケットにアップロードします。  カスタマーレビューセンチメント分析関数: セキュアなレビューのアップロードが、レビューを一時ファイルにダウンロードし、それに対するテキスト分析を実行するように Amazon Comprehend を呼び出してから、肯定的、否定的、中立的、または賛否混合的な信頼スコアと共に全体的なセンチメントを CSV ファイルに出力するレビューセンチメント分析関数をトリガーする Amazon S3 イベントとして使用されます。センチメントが出力された CSV ファイルは、同じカスタマーレビューバケットのセンチメントフォルダに保存されます。 インタラクティブな SQL クエリ: Amazon […]

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Amazon Comprehend – 継続的に学習される自然言語処理

数年前、私はメリーランド大学の図書館 をさまよい、What Computers Can’t Do というタイトルのホコリをかぶった古い本と、その続編 What Computers Still Can’t Do を見つけました。2冊めの本はより分厚く、コンピューター・サイエンスが学ぶべき価値ある領域であることを認識させる内容でした。このブログを書く準備をしている間に、私は最初の1冊の保存されたコピーを見つけ、面白い考えを見つけました。 人間は自然言語で記述された文脈依存する暗黙的な知識を必要とする文章を使い、理解しているので、同じように自然言語を理解し、翻訳できるコンピューターを作る唯一の方法は、チューリングが嫌疑していたように、多分コンピューターが世界について学ぶようにプログラムすることだろう。 これは、とても先見の明のある考えでした。そして、私は Amazon Comprehend についてお話したいと考えています。Amazon Comprehend は現実に世界のことを相当詳しく知っている新しいサービスで、そのことを共有できるのがとても幸せです。 Amazon Comprehend の紹介 Amazon Comprehend はテキストを分析し、最初にアフリカ語からヨルバ語まで、その間にある 98 以上の言語に始まり、見つけたことを教えてくれます。Amazon Comprehend は英語かスペイン語で記述されたテキストからエンティティ(人、場所、ブランド、製品、など)の違い、キーフレーズや感情(ポジティブ、ネガティブ、混合、中立)を識別し、キーフレーズやその他全ての情報を抽出することができます。最後に、Comprehend のトピックモデリングサービスが巨大なドキュメントセットの中から分析やトピックに基づくグルーピングのために複数のトピックを抽出します。

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