Amazon Comprehend

Descubra insights e relacionamentos em textos

O Amazon Comprehend é um serviço de Natural Language Processing (NLP – Processamento de linguagem natural) que usa Machine Learning para encontrar insights e relações dentro de documentos em texto. Nenhuma experiência de Machine Learning necessária.

Há um potencial valioso em seus dados não estruturados. E-mails de clientes, tíquetes de suporte, avaliações de produtos, redes sociais e até redações publicitárias representam insights do sentimento do cliente que podem ser colocados em prática para sua empresa. A questão é: como começar? No fim das contas, Machine Learning é útil especialmente para identificar itens de interesse específicos em uma ampla gama de textos (como encontrar nomes de empresas em relatórios de análise) com precisão e pode aprender o sentimento por trás da linguagem (identificar avaliações negativas ou interações positivas do cliente com agentes de atendimento ao cliente), em praticamente qualquer escala.

O Amazon Comprehend usa Machine Learning para ajudar a revelar insights e relações em seus dados não estruturados. O serviço identifica a linguagem do texto; extrai as frases, os lugares, as pessoas, as marcas ou os eventos principais; entende se o texto tem uma conotação positiva ou negativa; analisa o texto usando tokenização e partes do discurso; e organiza automaticamente uma coleção de arquivos de texto por tópico. Você pode usar os recursos de AutoML no Amazon Comprehend para criar um conjunto personalizado de entidades ou modelos de classificação de textos criados exclusivamente para as necessidades de sua organização.

Para extrair informações médicas complexas de texto não estruturado, você pode usar o Amazon Comprehend Medical. O serviço pode identificar informações médicas, como condições médicas, medicamentos, dosagens, potências e frequências de uma variedade de origens, como anotações médicas, relatórios de estudos clínicos e registros de saúde de pacientes. O Amazon Comprehend Medical também identifica a relação entre as informações extraídas sobre medicamentos e exames, tratamentos e procedimentos para facilitar a análise. Por exemplo, o serviço identifica uma dose, a potência e a frequência específica relacionada a determinado medicamento a partir de anotações médicas não estruturadas.

O Amazon Comprehend é totalmente gerenciado, portanto, não há servidores para provisionar nem modelos de Machine Learning para criar, treinar ou implantar. Você paga somente pelo que usa. Não há taxas mínimas nem compromissos antecipados.

Introducing Amazon Comprehend

Benefícios

Obtenha melhores respostas do texto

Organize documentos por tópicos

Treine modelos em seus próprios dados

Suporte para texto geral e específico do setor

O Amazon Comprehend pode descobrir o significado e os relacionamentos no texto de incidentes de suporte de clientes, avaliações de produtos, feeds de mídia social, artigos de novidades, documentos e outras fontes. Por exemplo, você pode identificar o recurso mais mencionado quando os clientes estão satisfeitos ou insatisfeitos com o seu produto.

O Amazon Comprehend pode analisar uma coleção de documentos e outros arquivos de texto (como publicações de mídia social) e organizá-los automaticamente por termos ou tópicos relevantes. Esses tópicos podem ser usados para entregar conteúdo personalizado aos clientes ou para oferecer pesquisa e navegação mais sofisticados. Por exemplo, se você tiver uma ampla coleção de artigos de notícias, poderá agrupá-los automaticamente por assunto para permitir que o site sugira novos artigos aos visitantes, de acordo com o que eles leram anteriormente.

Você pode estender o Amazon Comprehend facilmente para identificar termos específicos, como número de políticas e códigos de peças. Você também pode estender o Comprehend para classificar documentos e mensagens de maneira que faça sentido para sua empresa, como consultas de atendimento ao cliente por solicitação ou postagens de redes sociais por produto. Adicionar essa personalização não requer conhecimentos de Machine Learning. Basta fornecer seus rótulos e um pequeno conjunto de exemplos para cada um, e o Comprehend cuida do resto.

Alimentado por modelos de machine learning de última geração, o Amazon Comprehend pode descobrir insights de textos não estruturados, como posts de mídias sociais, e-mails e páginas da web. O Amazon Comprehend Medical também identifica informações médicas, como medicamentos e condições médicas, e determina a relação entre elas (por exemplo, dosagem e potência dos medicamentos). Por exemplo, o Amazon Comprehend Medical extrai "Staphylococcus aureus resistente à meticilina", muitas vezes introduzido como "MRSA", e fornece contexto, como se o exame de um paciente foi positivo ou negativo, para tornar o termo extraído significativo.

Como funciona

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Casos de uso


Análise da voz do cliente

Você pode usar o Amazon Comprehend para analisar as interações do cliente na forma de e-mails de suporte, publicações em mídia social, comentários online, transcrições de telefone, etc. e descobrir quais fatores motivam as experiências mais positivas e negativas. Esses insights podem ser usados para aprimorar produtos e serviços.

Exemplo: análise de call center

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O Amazon Comprehend pode ser usado para oferecer uma melhor experiência de pesquisa, permitindo que o mecanismo de pesquisa indexe frases importantes, entidades e sentimentos. Dessa forma, você pode se concentrar na pesquisa de intenções e contexto dos artigos, em vez de em palavras-chave básicas.

Exemplo: indexação e pesquisa de avaliações de produtos

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Gerenciamento de conhecimento e descoberta

Você pode usar o Amazon Comprehend para organizar e categorizar os documentos por tópico para facilitar a descoberta e personalizar recomendações para os leitores recomendando outros artigos relacionados ao mesmo tópico.

Exemplo: personalização de conteúdo em um site

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Classifique tíquetes de suporte para obter um melhor tratamento de problemas

Use a classificação personalizada para categorizar automaticamente documentos de entrada de atendimento ao cliente, como formulários de feedback online, tíquetes de suporte, postagens de fóruns e avaliações de produtos com base no conteúdo. Por exemplo, solicitações de cancelamento de conta, problemas de cobrança, alteração de endereço, etc. Em seguida, use entidades personalizadas para extrair informações importantes automaticamente, como números de peças, níveis de fidelidade e nomes de produtos para encaminhar documentos rapidamente para a equipe melhor preparada para resolver o problema e melhorar a satisfação geral do cliente.

Exemplo: tratamento de tíquetes de atendimento ao cliente

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Realizar análises de coorte médicas

Na oncologia, é essencial que os critérios de seleção corretos sejam rapidamente descobertos para recrutar pacientes para ensaios clínicos. O Amazon Comprehend Medical compreende e identifica informações médicas complexas encontradas em textos não estruturados para facilitar a indexação e a pesquisa. Você pode usar essas informações para identificar os pacientes para o estudo clínico apropriado em uma fração do tempo e do custo dos processos de seleção manuais.

Exemplo: recrutamento clínico experimental

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Histórias de sucesso de clientes

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A LexisNexis Legal & Professional é uma fornecedora global de soluções de conteúdo e tecnologia para profissionais jurídicos e empresariais, atendendo a clientes em mais de 175 países e oferecendo mais de 2 bilhões de arquivos pesquisáveis.

“Fornecemos pesquisas e análises criteriosas aos profissionais jurídicos, para ajudá-los a tomar decisões bem-informadas. Portanto, estamos sempre procurando maneiras melhores de descobrir insights de documentos jurídicas. Graças ao machine learning (ML) automático do Amazon Comprehend, agora podemos criar modelos precisos de reconhecimento de entidades personalizados sem entrar nas complexidades associadas ao ML. As entidades com as quais mais nos preocupamos, como juízes e advogados, podem ser identificadas rapidamente em mais de 200 milhões de documentos com uma precisão acima de 92%.”

Rick McFarland, diretor de dados - LexisNexis


Vibes Logo

A Plataforma de Envolvimento Móvel da Vibes permite que os profissionais e marketing se envolvam individualmente com os clientes móveis hiperconectados de hoje em grande escala.

"As mensagens móveis conectam marcas e clientes de uma maneira direta, pessoal e autêntica. Na Vibes, processamos bilhões de mensagens móveis todos os meses e há profundos insights latentes no vasto número de mensagens que processamos. O Amazon Comprehend nos permite extrair rapidamente frases essenciais, detectar sentimentos e modelar tópicos a partir do conteúdo não estruturado da mensagem, proporcionando aos profissionais de marketing um entendimento mais profundo do desempenho e insights que permitem a ação para gerar experiências do cliente recompensadoras."

Brian Garofola, CTO - Vibes


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A FINRA é uma organização sem fins lucrativos dedicada à proteção do investidor e à integridade do mercado. Ela regulamenta uma parte fundamental do setor de títulos: empresas de corretagem que fazem negócios com o público nos Estados Unidos.

"A FINRA recebe milhões de documentos com dados não estruturados para apoiar os processos de investigação, exame e conformidade. Nossos investigadores e examinadores tinham que passar manualmente pelos documentos, página por página, ou realizar pesquisas muito direcionadas para encontrar o que precisavam. Com o Amazon Comprehend, podemos extrair rapidamente indivíduos e organizações, relacionar entidades extraídas a registros da FINRA, sinalizar indivíduos de interesse e detectar semelhanças com outros documentos.”

Dmytro Dolgopolov, diretor sênior de tecnologia - FINRA


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VidMob é uma plataforma de tecnologia que conecta comerciantes a uma rede global de editores, animadores e designers gráficos de movimento especialistas.

“Os serviços Amazon Comprehend e o Amazon Transcribe possibilitam que a VidMob incorpore análise de textos de alta qualidade baseada em machine learning ao nosso Agile Creative Suite para ajudar os clientes da marca a compreender a performance de conteúdo de formas nunca possíveis antes. Podemos transcrever texto de conteúdo de vídeo e analisá-lo rapidamente usando o Comprehend, evidenciando insights práticos para a nossa comunidade de criadores e para os clientes, que obtêm uma vantagem estratégica no mercado.”

Alex Collmer, fundador e diretor geral - VidMob

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