Amazon Comprehend

Metinlerdeki öngörüleri ve ilişkileri keşfetme

Amazon Comprehend, metindeki öngörüleri ve ilişkileri bulmak için makine öğrenimi kullanan bir doğal dil işleme (NLP) hizmetidir. Makine öğrenimi deneyimine ihtiyaç yoktur.

Yapılandırılmamış verilerinizde çok ciddi bir potansiyel mevcuttur. Müşterilerden gelen e-postalar, destek biletleri, ürün değerlendirmeleri, sosyal medya ve hatta reklam metinleri, işletmeniz için kullanılabilecek müşteri yaklaşımları konusunda öngörüler sunabilir. Peki bu öngörülere nasıl ulaşabilirsiniz? Makine öğreniminin büyük ölçekli metin yığınlarındaki ilgili noktaları tanımlama (analist raporlarında şirket adlarını bulma gibi) konusunda iyi olduğu ve neredeyse sınırsız bir ölçekteki yazışmaların içinde bulunan gizli yaklaşımları öğrenebildiği (olumsuz değerlendirmeleri veya müşteri hizmetleri temsilcileriyle kurulan olumlu müşteri etkileşimlerini tanımlama) bilinmektedir.

Amazon Comprehend, makine öğrenimini kullanarak yapılandırılmamış verilerinizdeki öngörüleri ve ilişkileri ortaya çıkarma konusunda yardımcı olur. Hizmet metnin dilini belirler; temel yan tümceleri, yerleri, kişileri, markaları veya olayları ayıklar, metnin ne kadar olumlu veya olumsuz olduğunu anlar, belirteç oluşturma ve konuşma bölümü özelliklerinden faydalanarak metni analiz eder ve konuya göre metin dosyaları koleksiyonunu otomatik olarak düzenler. Ayrıca Amazon Comprehend hizmetinin AutoML özelliklerini kullanarak kuruluşunuzun ihtiyaçlarına göre tasarlanmış özel varlık kümeleri veya metin sınıflandırma modelleri oluşturabilirsiniz.

Yapılandırılmamış verilerinizdeki karmaşık tıbbi bilgileri ayıklamak için Amazon Comprehend Medical hizmetinden faydalanabilirsiniz. Bu hizmet doktorların notları, klinik vaka raporları ve hastaların sağlık kayıtları gibi çeşitli kaynaklarda bulunan tıbbi durum, ilaçlar, dozları, kuvvetleri ve kullanım sıklıkları gibi tıbbi bilgileri tanımlayabilir. Amazon Comprehend Medical ayrıca ayıklanan tıbbi durumla test, tedavi ve prosedür bilgileri arasındaki ilişkiyi tanımlayarak daha kolay analiz gerçekleştirilmesini sağlar. Örneğin hizmet, yapılandırılmamış klinik notlarından belirli bir ilaçla ilgili doz, kuvvet ve kullanım sıklığı bilgilerini tanımlayabilir.

Amazon Comprehend tam olarak yönetilen bir hizmettir. Bu nedenle sunucu tedarik etmenize ve makine öğrenimi modeli oluşturmanıza, eğitmenize veya dağıtmanıza gerek yoktur. Yalnızca kullandığınız özellikler için ödeme yaparsınız; minimum ücret ve peşin ödeme taahhütleri yoktur.

Amazon Comprehend Tanıtımı

Avantajlar

Metninizden daha iyi yanıtlar alma

Belgeleri konularına göre düzenleme

Modelleri kendi verilerinizle eğitme

Genel ve sektöre özgü metin desteği

Amazon Comprehend, müşteri destek vakalarında, ürün değerlendirmelerinde, sosyal medya akışlarında, haber makalelerinde, belgelerde ve diğer kaynaklarda yer alan metinlerdeki anlam ve ilişkileri keşfedebilir. Örneğin, müşteriler ürününüzden memnun kaldığında veya kalmadığında en çok sözü geçen özelliği belirleyebilirsiniz.

Amazon Comprehend, belgelerden ve diğer metin dosyalarından (örn. sosyal medya gönderileri) oluşan bir koleksiyonu analiz edip otomatik olarak bunları ilgili terim veya konulara göre düzenleyebilir. Daha sonra müşterilerinize kişiselleştirilmiş içerik sunmak veya daha zengin arama ve gezinti işlevi sağlamak için bu konuları kullanabilirsiniz. Örneğin, haber makalelerinden oluşan kapsamlı bir koleksiyonunuz varsa, sitenizin ziyaretçilere önceden okuduklarına göre yeni makaleler önermesini sağlamak için otomatik olarak bunları konu başlığına göre gruplayabilirsiniz.

Amazon Comprehend’in kapsamını kolayca genişleterek politika numaraları veya parça kodları gibi belirli terimleri tanımlamasını sağlayabilirsiniz. İsterseniz Comprehend’in belgeleri ve mesajları işletmeniz için makul olacak bir şekilde (müşteri destek taleplerini isteğe göre veya sosyal medya gönderilerini ürüne göre işleme gibi) işlemesini de sağlayabilirsiniz. Bu özelleştirmeyi yapmak için makine öğrenimi konusunda uzman olmanıza gerek yoktur. Tek yapmanız gereken etiketlerinizi belirlemek ve her biri için birkaç örnek sağlamaktır. Kalan adımları Comprehend sizin yerinize tamamlar.

En güncel makine öğrenimi modellerinden faydalanan Amazon Comprehend sosyal medya gönderileri, e-postalar ve web sayfaları gibi yapılandırılmamış metinlerdeki öngörüleri keşfedebilir. Amazon Comprehend Medical ayrıca ilaçlar ve tıbbi koşullar gibi tıbbi bilgileri ve aralarındaki ilişkileri de tanımlar (ilacın dozu ve kuvveti gibi). Örneğin Amazon Comprehend Medical genellikle “MRSA” şeklinde girilen “metisilin dirençli stafilokok aureus” ifadesini ayıklar ve ayıklanan terimi anlamlı hale getirmek için hastanın test sonucunun pozitif mi yoksa negatif mi olduğuyla ilgili bağlam bilgisi sağlar.

Nasıl çalışır?

product-page-diagram-AWS-Hera-Launch_How-It-Works@1.5x

Kullanım örnekleri


Müşterinin sesi analitiği

Destek e-postaları, sosyal medya gönderileri, çevrimiçi yorumlar, telefon dökümü vb. şeklindeki müşteri etkileşimlerini analiz etmek ve hangi faktörlerin olumlu ve olumsuz deneyimlere neden olduğunu keşfetmek için Amazon Comprehend'i kullanabilirsiniz. Daha sonra ürün ve hizmetlerinizi iyileştirmek için bu öngörülerden yararlanabilirsiniz.

Örnek: Çağrı merkezi analitiği

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Voice-Of-Customer

Arama motorunuzun temel yan tümceleri, varlıkları ve yaklaşımları dizinlemesini sağlayarak daha iyi bir arama deneyimi sunmak için Amazon Comprehend'i kullanabilirsiniz. Böylece, temel anahtar sözcükler yerine makalelerin amaç ve bağlamında arama yapmaya odaklanmanız sağlanır.

Örnek: Ürün incelemelerini dizinleme ve arama

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Semantic-Search

Bilgi yönetimi ve keşfi

Daha kolay keşfedilmesi için belgelerinizi konuya göre düzenleyip kategorilere ayırmak ve sonra aynı konuyla ilgili başka makaleleri önererek okuyuculara yönelik içerik önerilerini kişiselleştirmek için Amazon Comprehend'i kullanabilirsiniz.

Örnek: Bir web sitesindeki içeriği kişiselleştirme

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Knowledge-Management-Discovery

Sorunları daha iyi yönetmek için destek biletlerini sınıflandırma

Özel sınıflandırma özelliğinden faydalanarak çevrimiçi geri bildirim formları, destek biletleri, forum gönderileri ve ürün değerlendirmeleri gibi gelen müşteri destek belgelerini içeriklerine göre otomatik olarak kategorilere ayırın. Hesap iptal istekleri, fatura sorunları, adres değişikliği gibi durumlarda bu özellikten faydalanabilirsiniz. Ardından özel varlıkları kullanarak parça numaraları, sadakat katmanları ve ürün adları gibi gerekli bilgileri otomatik şekilde ayıklayabilir, belgeleri müşteri sorununu çözme konusunda en iyi donanımlı ekibe hızla yönlendirebilir ve genel müşteri memnuniyetini artırabilirsiniz.

Örnek: Müşteri destek bileti işleme

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Customer-Support-Ticket-Handling

Tıbbi Kohort Analizi Gerçekleştirme

Onkoloji alanındaki klinik deneyler için hasta seçimi gerçekleştirilmesi amacıyla doğru seçim ölçütlerinin hızlı bir şekilde belirlenmesi kritik öneme sahiptir. Amazon Comprehend Medical, yapılandırılmamış metinlerdeki karmaşık medikal bilgileri anlayıp tanımlayarak dizin ve arama süreçlerini kolaylaştırmanıza yardımcı olur. Bu öngörüleri kullanarak klinik deneyler için uygun hastaları tanımlayabilir ve el ile seçim sürecine kıyasla zaman ve maliyet tasarrufu sağlayabilirsiniz.

Örnek: Klinik deney için adaylar bulma

product-page-diagram-AWS-Hera-Launch_Clinical-Trial-Recruitment@1.5x

Müşteri başarı öyküleri

600x400_LexisNexis

LexisNexis Legal & Professional 175’ten fazla ülkede müşterilere hizmet veren, 2 milyardan fazla aranabilir arşiv barındıran, hukukçular ve işletmeciler için içerik ve teknoloji çözümleri sunan küresel bir sağlayıcıdır.

“Hukukçuların bilinçli kararlar almalarına yardım etmek için onlara kapsamlı araştırmalar ve analizler sunuyoruz. Bu sebeple daima resmi evraklardaki bilgileri keşfetmenin daha iyi yollarını arıyoruz. Amazon Comprehend’in otomatik makine öğrenimi (ML) sayesinde artık makine öğrenimine ilişkin karmaşıklıklara takılmadan özel varlık tanıma modelleri oluşturabiliyoruz. Yargıç ve avukat gibi en çok önem verdiğimiz varlıklar, 200 milyondan fazla belge arasından %92'nin üzerinde bir doğrulukla hızlıca tespit edilebiliyor."

Rick McFarland, Verilerden Sorumlu Direktör - LexisNexis


Vibes Logo

Vibes Mobil Katılım Platformu, pazarlamacıların günümüzün aşırı bağlı mobil müşterileriyle bire bir ilgilenmelerini sağlar.

“Mobil mesajlaşma, markaları ve müşterileri doğrudan, kişisel ve özgün bir biçimde birbirine bağlıyor. Vibes olarak her ay milyarlarca mobil mesajı işliyoruz ve işlediğimiz çok sayıda mesajda derin bilgiler gizleniyor. Amazon Comprehend, hızlı bir şekilde temel ifadeleri çıkarmamızı, duyguları algılamamızı ve yapılandırılmamış mesaj içeriğinden konu modellememizi sağlıyor. Bu sayede pazarlamacılar, ödüllendirici müşteri deneyimleri sunmak için performanslarını ve eyleme geçirilebilir içgörülerini daha iyi anlayabiliyor.

Brian Garofola, CTO - Vibes


600x400_Finra_Logo

FINRA kendini yatırımcıyı koruma ve pazar bütünlüğüne adamış olan, kâr amacı gütmeyen bir kuruluştur. FINRA tahvil sektörünün, yani Amerika Birleşik Devletleri’nde kamuyla iş yapan komisyonculuk firmalarının kritik bir bölümünü düzenlemektedir.

“FINRA araştırma, denetleme ve uygunluk süreçlerini desteklemek için yapılandırılmamış veriye sahip milyonlarca belge almaktadır. Araştırmacılarımızın ve denetmenlerimizin belgeleri manuel olarak sayfa sayfa incelemeleri veya aradıklarını bulmak için oldukça hedeflenmiş aramalar yapmaları gerekti. Amazon Comprehend ile kişi ve kuruluşları hızlı bir şekilde ayıklayabiliyor, ayıklanmış olan varlıkları FINRA kayıtlarıyla eşleştirebiliyor, ilgilenilen kişiyi işaretleyebiliyor ve diğer belgelerle benzerlikleri tespit edebiliyoruz.”

Dmytro Dolgopolov, Kıdemli Teknoloji Direktörü - FINRA


600x400_Vidmob_Logo

VidMob pazarlamacıları; uzman editörlerin, animatörlerin ve hareketli grafik tasarımcılarının bulunduğu küresel bir ağ ile bir araya getiren bir teknoloji platformudur.

"Amazon Comprehend ve Amazon Transcribe hizmetleri, VidMob'un Agile Creative Suite uygulamamıza yüksek kaliteli makine öğrenimi metin analizi özelliklerini ekleyerek marka müşterilerinin içerik performansını daha önce hiç olmadığı şekilde anlamasına yardımcı olmamızı sağlıyor. Comprehend ile video içeriğindeki metnin dökümünü alıp hızla analiz edebiliyor ve bu sayede hem içerik oluşturucularımıza hem de müşterilerimize eyleme geçirilebilir içgörüler sunarak piyasada stratejik bir üstünlük sağlamalarına yardımcı olabiliyoruz.”

Alex Collmer, Kurucu ve İcra Kurulu Başkanı - VidMob

AWS'yi kullanmaya başlayın

Step 1 - Sign up for an AWS account

AWS hesabı için kaydolun

AWS Ücretsiz Kullanımı için anında erişim elde edin.
icon2

10 Dakikalık Öğreticilerle öğrenin

Basit öğreticilerle keşfedin ve öğrenin.
icon3

AWS ile oluşturmaya başlayın

AWS projenizi başlatmanıza yardımcı olacak adım adım kılavuzlarla oluşturmaya başlayın.

Amazon Comprehend hakkında daha fazla bilgi edinin

Özellik sayfasını ziyaret edin
Oluşturmaya hazır mısınız?
Başka sorunuz mu var?
Bize ulaşın