Amazon Comprehend

在文字中探索洞見和關係

Amazon Comprehend 是一種自然語言處理 (NLP) 服務,其使用機器學習來發現非結構化資料中的資訊。無需梳理文件,程序得到簡化,未顯示的資訊也更易於理解。

該服務可識別資料中的關鍵元素,包括對語言、人員和位置的參考,並且可以按相關主題對文字檔案分類。您能夠以即時方式,自動、準確地偵測內容中的客戶情緒。這可以加速做出更明智的即時決策,從而改善客戶體驗。Comprehend 不僅可以找到包含個人身份資訊的任何內容,還可以編輯和隱藏該內容。Comprehend 為全受管,因此您可以快速啟動並執行,而無需從頭開始訓練模型。充分利用機器學習的力量,在幾分鐘內即可開始處理數百萬個文件。

每月 5 百萬個字元免費

(使用 AWS 免費方案 12 個月的每個月)

優勢

從文字中發現有價值的洞見

Amazon Comprehend 能從客戶支援事件、產品評論、社交媒體饋送、新聞文章、文件及其他來源的文字中發現意義和關係。例如,您可以在客戶對產品滿意或不滿意時,識別客戶最常提及的功能。

依主題組織文件

可以對 Amazon Comprehend 進行訓練,使其使用您定義的主題或標籤來標記文件。自然語言處理技術讓該解決方案不僅可以使用關鍵字搜尋或規則型標記,還可以進行更準確的文件分類。為您的客戶提供個人化內容,並根據這些主題提供更豐富的導覽。

使用您的資料訓練模型

Amazon Comprehend 還可用於識別特定術語。您可以根據組織的需求量身定製分類訊息和文件,例如按產品分類的社交媒體張貼。無需機器學習專業知識即可新增此定製。只需提供標籤和一小部分範例即可。

支援一般和產業特定文字

Amazon Comprehend 採用最先進的機器學習模型技術,可以從非結構化文字和文件 (如電子郵件) 中識別出產業特定的洞見。Amazon Comprehend Medical 可以從各種來源 (包括醫生的便箋) 中識別醫療資訊,例如藥物和醫療狀況,並確定彼此間的關係。它可以簡化分析並提供內容,讓擷取的術語變得有意義。

使用案例

  • 客戶分析
  • 準確的搜尋
  • 知識管理
  • 支援支持票據
  • 醫療同類群組分析
  • 客戶分析
  • 呼叫中心分析

    使用 Amazon Comprehend 自動偵測客戶情緒。準確分析客戶互動,包括社交媒體張貼,以改善您的產品與服務。

    Use-cases_Customer-analytics
  • 準確的搜尋
  • 索引和搜尋產品評論

    讓您的搜尋引擎編製關鍵片語、實體和情感的索引,藉此提供更充實的搜尋體驗。在基本關鍵字之外進行搜尋,以專注於文章的內容。

    Use-Cases_Accurate-Search
  • 知識管理
  • 個人化網站上的內容

    您可以使用 Amazon Comprehend,按主題對網站上的文件進行整理和分類,以便於探索。內容可以針對讀者進行個人化設定,並提供相關文章的推薦。

    Use-Cases_Knowledge-Management
  • 支援支持票據
  • 客戶支援票據處理

    使用自訂分類,自動對入站客戶支援文件 (如產品評論) 進行分類。自訂實體隨後可擷取相關資訊來解決客戶問題。

    Use-Cases_Support-Tickets
  • 醫療同類群組分析
  • 臨床試驗招募

    Amazon Comprehend Medical 可以識別在非結構化文字中找到的複雜醫療資訊。在腫瘤學中,這可用於在短時間內識別出招募的患者,以接受適當的臨床試驗。

    Use-Cases_Medical-Cohort-Analysis

客戶成功案例

LexisNexis

LexisNexis Legal & Professional 是一間為法律和企業專業人士提供內容及科技解決方案的全球供應商,服務的客戶遍及超過 175 個國家/地區,並提供超過 20 億個可搜尋封存。

「我們為法律專業人士提供富有洞見的研究和分析,協助其做出明智的決策。因此,我們不斷尋找從法律文件中更有效地汲取洞見的方式。多虧 Amazon Comprehend 提供的自動化機器學習 (ML) 功能,我們現在不必應付與 ML 相關的複雜問題,就能建立精準的自訂實體辨識模型。該功能可以從超過 2 億份文件中迅速找到我們最重視的實體 (例如法官和律師),且準確度超過 92%。」

LexisNexis 資料長 Rick McFarland

Chisel AI

Chisel AI 透過自動化一成不變的承保和經紀程序,協助商業保險公司和經紀人將業務翻倍。

商業保險產業採用文件密集型程序運作。處理這些文件需要手動輸入、成本高昂且容易出現人為錯誤。我們藉助 AWS 服務,透過 Amazon Textract 和 Amazon Comprehend 來自動化和簡化操作工作流程。利用機器學習,我們能夠以更少的手動工作來擷取保單號、有效期,以及更多保險產業特定的屬性。我們充分利用 Amazon Textract 從文件中大規模擷取資料,並使用 Amazon Comprehend 對文件中非結構化內容分類和標記,及提取保險特定實體。「我們的應用程式將 Amazon Textract 和 Amazon Comprehend 與我們自己的專有模型相結合,以自動化成本高昂的手動程序,如文件審查和保險申請的接收。我們減少了客戶工作,讓購買和出售商業保險更快捷、更簡便。使用 AWS 機器學習帶來了很好的成效。」

Chisel AI 技術長 Colin Toal

FINRA

非營利組織 FINRA 的主要業務是保護投資者和維持市場誠信,負責監管與美國大眾有生意往來的眾多經紀公司,這是證券市場上很重要的任務之一。

「FINRA 會收到上百萬份文件和未結構化資料,據以支援調查、稽核和法規遵詢作業。過去,我們的調查和稽核人員必須親自檢閱這些文件的每一頁,或是執行聚焦式搜尋,才能找到所需資料。有了 Amazon Comprehend,我們可以快速擷取個人和組織資料,將已擷取實體和 FINRA 記錄加以比對,標記出利害關係人,並找出與其他文件的相似之處。」

FINRA 資深技術總監 Dmytro Dolgopolov

TeraDact

TeraDact Solutions 軟體提供一個強大的替代方案,可以在日益增加的合規性和隱私權問題中實現安全的資訊共享。TeraDact 的工具包含簽名資訊識別和呈現 (IIaP™) 功能,可為使用者提供安全的資訊共享環境。

「透過我們的字符化系統將 Amazon Comprehend 用於 PII 修訂,不僅讓我們能夠吸引更多客戶,而且還可以協助我們克服規則型 PII 偵測的不足,該可能導致錯誤警報或遺失詳細資訊。PII 偵測對於企業至關重要,憑藉 Comprehend 內容感知 NLP 模型的強大功能,我們可以利用其資訊來維護客戶對我們的信任。Amazon 透過新增對我們的產品套件至關重要的新功能,不斷進行創新,從而協助推動我們的業務發展。」

TeraDact Solutions, Inc. 執行長 Chris Schrichte

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