Amazon Comprehend는 Machine Learning을 사용하여 텍스트에서 인사이트를 얻는 자연어 처리(NLP) 서비스입니다. Amazon Comprehend는 사용자 지정 엔터티 인식, 사용자 지정 분류, 핵심 문구 추출, 감성 분석, 엔터티 인식 및 추가 API를 제공하므로 자연 언어 처리 기능을 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. 애플리케이션에서 Amazon Comprehend API를 호출하고 소스 문서 또는 텍스트의 위치를 입력하면 됩니다. API는 엔터티, 핵심 문구, 감성 및 언어를 애플리케이션에서 사용할 수 있는 JSON 형식으로 출력합니다.

사용자 지정 엔터티 인식

사용자 지정 엔터티 인식으로 Amazon Comprehend를 사용자 지정하여 해당 도메인 특유의 용어를 파악할 수 있습니다. AutoML을 사용하여 Comprehend는 작은 예시(예: 정책 번호 목록, 클레임 번호 또는 SSN(사회보장번호)) 세트를 학습한 후 프라이빗 사용자 지정 모델을 훈련하여 PDF 내 다른 텍스트 블록, 평문이나 Microsoft Word 문서에 있는 클레임 번호 등 이러한 용어를 인식하게 하며 기계 학습이 필요하지 않습니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요. 

Custom Classification

Custom Classification API를 사용하면 ML을 배우지 않고도 사업 고유의 레이블로 사용자 지정 텍스트 분류 모델을 손쉽게 빌드할 수 있습니다. 예를 들어 고객 지원 조직은 사용자 지정 분류 기능을 사용하여 고객이 문제를 어떻게 설명하는지에 따라 문제 유형별로 인바운드 요청을 자동으로 분류할 수 있습니다.  사용자 지정 모델을 사용하면 손쉽게 웹 사이트 댓글을 조정하고, 고객 피드백을 분류하고, 작업 그룹 문서를 정리할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요.

엔터티 인식

엔터티 인식 API는 입력된 텍스트를 기반으로 자동 분류된 명명된 엔터티(‘사람’, ‘장소’, ‘위치’ 등)를 반환합니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요.

감성 분석

감성 분석 API는 텍스트(긍정, 부정, 중립 또는 혼합)의 전체적인 감성을 반환합니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요. 

표적 감정

표적 감정에서는 텍스트 내 엔터티에서 감정(긍정, 부정, 중립 또는 혼합)을 식별하여 더욱 세밀한 감정 인사이트를 제공합니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요.

PII 식별 및 편집

Amazon Comprehend 기계 학습 기능을 사용하여 고객 이메일, 지원 티켓, 제품 후기, 소셜 미디어 등에서 개인 식별 정보(PII)를 감지하고 편집할 수 있습니다. 기계 학습 경험은 필요하지 않습니다. 예를 들어 지원 검색 솔루션에서 문서를 인덱싱하기 전에 티켓 및 기술 자료를 분석하여 PII 엔터티를 감지하고 텍스트를 편집할 수 있습니다. 이렇게 하면 검색 솔루션의 문서에 PII 엔터티가 포함되지 않습니다. PII 엔터티를 편집하면 개인 정보를 보호하고 지역 법률 및 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요.

핵심 문구 추출

핵심 문구 추출 API는 핵심 문구 또는 논점과 이것이 핵심 문구임을 뒷받침하는 신뢰도 점수를 반환합니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요.

  • 예시: 이 예에서 고객은 DSLR 카메라를 즉석 필름 카메라와 비교합니다. API가 핵심 문구를 추출하고 결과에 대한 신뢰도 점수를 반환합니다.

    샘플 텍스트: 저는 열성적인 사진 작가로서, 취미용으로 들고 다니는 DSLR이나 즉석 필름 카메라로 사진을 찍곤 합니다. 성능과 편의성은 DSLR이 최고이지만 즉석 필름 카메라에는 마술처럼 신비한 면이 있습니다. 실제 필름에 사진을 찍기 때문이거나, 촬영하는 모든 사진이 하나뿐인 물리적 실체로 남기 때문이겠죠(온갖 사진이 넘쳐나는 Instagram과 Facebook 세상에서 더욱 각별한 느낌을 주죠). 한 가지 확실한 것은, 사용하는 과정 자체가 매우 재미있고 파티에서 사람들의 눈길을 끌 수 있다는 것입니다.

    핵심 문구 신뢰도
    열성적인 사진 작가 0.99
    DSLR 0.97
    즉석 필름 카메라 0.99
    취미용 0.99
    성능과 편의성 0.94
    실제 필름 0.99
    모든 사진 0.92
    하나뿐인 물리적 아티팩트 0.99
    오늘 0.91
    세상 0.99
    Instagram과 Facebook 0.99

이벤트 감지

Comprehend Events를 사용하면 문서에서 이벤트 구조를 추출할 수 있습니다. 텍스트 페이지를 AI 애플리케이션 또는 그래프 시각화 도구에서 손쉽게 처리하여 사용할 수 있는 데이터로 바꿀 수 있습니다. 이 API를 사용하면 사전 NLP 경험 없이도 방대한 문서 세트에서 누가, 무엇을, 언제, 어디서에 대한 질문의 답을 찾을 수 있습니다. Comprehend Events를 사용하여 비정형 텍스트로 표현된 실제 이벤트 및 연결된 엔터티에 대한 세분화된 세부 정보를 추출해 보세요. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요. 

언어 감지

언어 감지 API는 100개 이상의 언어로 작성된 텍스트를 자동으로 식별하고, 언어의 우세함을 뒷받침하는 신뢰도 점수와 함께 우세 언어를 반환합니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요.

구문 분석

Amazon Comprehend 구문 API를 사용하는 고객은 토큰화 및 품사(PoS)를 사용하여 텍스트를 분석하고 텍스트 내에서 명사 및 형용사와 같은 단어 경계와 레이블을 식별할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요.

주제 모델링

주제 모델링은 Amazon S3에 저장된 문서 집합에서 관련 용어 또는 주제를 식별합니다. 모음에서 가장 보편적인 주제를 식별하고, 이를 그룹으로 분류한 후, 어떤 문서가 어느 주제에 속하는지 매핑합니다. 자세한 내용은 이 설명서 페이지를 참조하세요.

다중 언어 지원

Amazon Comprehend는 독일어, 영어, 스페인어 및 이탈리아어
포르투갈어, 프랑스어, 일본어, 한국어, 힌두어, 아랍어, 중국어(간체), 중국어(번체) 텍스트에 대한 텍스트 분석을 수행할 수 있습니다. 다른 언어로 애플리케이션을 구축하려는 고객은 Amazon Translate를 사용하여 텍스트를 Comprehend 지원 언어로 변환하고 Comprehend를 사용하여 텍스트 분석을 수행할 수 있습니다. 언어 지원에 대한 자세한 내용은 설명서 페이지를 참조하세요.

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