Amazon Comprehend

텍스트에서 통찰력 확보 및 관계 파악

Amazon Comprehend는 기계 학습을 사용하여 텍스트 안에 있는 통찰력과 관계를 찾아내는 자연어 처리(NLP) 서비스입니다. Amazon Comprehend는 텍스트의 언어를 식별하고 핵심 문구, 장소, 사람, 브랜드 또는 이벤트를 추출합니다. 또한 텍스트가 얼마나 긍정적인지 또는 부정적인지를 이해하며 텍스트 파일 모음을 주제별로 자동으로 정리합니다.

Amazon Comprehend API를 사용하여 텍스트를 분석한 후 해당 결과를 고객의 소리 분석, 지능형 문서 검색, 웹 애플리케이션의 콘텐츠 개인화 등 광범위한 사례에 사용할 수 있습니다.

이 서비스는 진화하는 언어에 뒤처지지 않기 위해 Amazon.com 제품 설명과 고객 리뷰(전 세계에서 가장 큰 자연어 데이터 세트 중 하나)를 비롯한 다양한 정보 소스를 통해 학습하고 개선합니다.

이점

텍스트에서 더 나은 답을 확보

Amazon Comprehend는 고객 지원 인시던트, 제품 리뷰, 소셜 미디어 피드, 뉴스 기사, 문서 및 기타 소스의 텍스트에서 의미와 관계를 찾을 수 있습니다. 예를 들어 고객이 제품에 만족하거나 만족하지 못할 때 가장 자주 언급되는 기능을 파악할 수 있습니다.

텍스트 모음에서 주제를 식별

Amazon Comprehend는 문서 및 기타 텍스트 파일(소셜 미디어 게시물 등) 모음을 분석하고 자동으로 관련 용어 또는 주제별로 이를 정리할 수 있습니다. 그런 다음 이 주제를 사용해 고객에게 개인화된 콘텐츠를 제공하거나 더 풍부한 검색 및 안내를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 대규모의 뉴스 기사 모음이 있는 경우, 자동으로 이를 주제별로 그룹화하여 사이트에서 방문자가 이전에 읽었던 내용을 토대로 새로운 기사를 제안하도록 할 수 있습니다.

지속적 학습 및 끊임없는 개선

Amazon Comprehend는 언제나 새로운 데이터를 통해 학습하고 끊임없이 엔터티, 핵심 문구, 감성 및 주제에 대한 이해도를 높여갑니다. 학습 데이터는 금융부터 의료 서비스, 미디어, 통신, 교육, 정부, 광고에 이르기까지 분야가 다양합니다. 또한, 이 서비스는 전 세계에서 가장 규모가 큰 자연어 모음 중 하나인 Amazon.com 제품 설명과 고객 리뷰를 통해 학습합니다.

Amazon S3 및 AWS Glue와 통합

Amazon Comprehend는 Amazon S3 및 AWS Glue와 통합됩니다. Amazon S3를 사용하여 문서와 텍스트를 저장하고 Amazon Comprehend에서 직접 액세스할 수 있습니다. 또한, AWS Glue를 사용하여 다양한 AWS 데이터 스토어(Amazon Redshift, Amazon RDS, Amazon DynamoDB 등)에서 Amazon Comprehend로 문서와 텍스트를 로드하고, 나중에 다운스트림 분석을 위해 Amazon Comprehend에서 이러한 AWS 데이터 스토어로 결과를 다시 로드할 수 있습니다.

작동 방식

HowItworks@2x

사용 사례


고객의 소리 분석

Amazon Comprehend를 사용하여 지원 이메일, 소셜 미디어 게시물, 온라인 댓글, 전화 통화 일지 등에 담긴 고객 상호 작용을 분석하고 가장 긍정적인 경험과 가장 부정적인 경험을 하게 만든 요소를 찾을 수 있습니다. 그리고 이러한 통찰력을 사용하여 제품과 서비스를 개선할 수 있습니다.

예: 콜 센터 분석

CallcenterAnalytics@2x

Amazon Comprehend를 사용하여 검색 엔진이 핵심 문구, 엔터티 및 감성을 인덱싱하도록 지원함으로써 더 나은 검색 환경을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 기본 키워드가 아니라 기사의 의도와 컨텍스트 검색에 집중할 수 있습니다.

예: 제품 리뷰 인덱싱 및 검색

SemanticSearch@2x

지식 관리 및 검색

Amazon Comprehend를 사용하여 좀 더 쉽게 검색할 수 있도록 주제별로 문서를 정리하고 분류한 후, 같은 주제와 연관된 다른 기사를 추천하여 독자를 위한 콘텐츠 추천을 개인화할 수 있습니다.

예: 웹 사이트 콘텐츠를 개인화

ContentPersonalization@2x

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