Amazon Comprehend 是一項自然語言處理 (NLP) 服務，使用機器學習來尋找文字中的洞見與關係。這項服務可識別文字的語言；擷取關鍵片語、地點、人物、品牌或事件；理解文字的正面或負面程度；使用字符化和詞性標記分析文字；以及按主題自動整理文字檔集合。使用這些 API 時，您可以分析文字並將結果應用於各種應用程式，包括客戶聲音分析、智慧文件搜尋，以及 Web 應用程式的內容個人化。
這項服務會透過 Amazon.com 產品描述和消費者評論 (世界上最大的自然語言資料集之一) 等各種資訊來源持續學習和提升效能，以跟上語言的演變速度。
優勢
從文字中取得更好的答案
Amazon Comprehend 能夠從客戶支援事件、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探索意義和關係。例如，您可以在客戶對產品滿意或不滿意時，識別最常提及的功能。
識別文字集合中的主題
Amazon Comprehend 可分析文件和其他文字檔 (例如社交媒體文章) 集合並按相關的條件或主題自動加以組織。接著您可以使用主題向客戶提供個人化內容，或是提供更豐富的搜尋和導覽體驗。例如，如果您有廣泛的新聞文章集合，可以按主旨自動組織這些文章，讓您的網站根據訪客之前閱讀的內容建議新的文章。
持續學習，不斷改善
Amazon Comprehend 不斷從新的資料學習，並從中取得對實體、關鍵片語、情感和主題更深入的了解。學習資料涵蓋各種領域，包括金融、健康、媒體、電信、教育、政府、廣告等等。這項服務還能透過世界上最大的自然語言資料集之一的 Amazon.com 產品描述和客戶評論學習。
與 Amazon S3 和 AWS Glue 整合
Amazon Comprehend 已與 Amazon S3 和 AWS Glue 整合。您可以使用 Amazon S3 存放文件和文字，並透過 Amazon Comprehend 直接存取這些內容。此外，您可以使用 AWS Glue 從各種 AWS 資料存放區 (Amazon Redshift、Amazon RDS、Amazon DynamoDB 等等) 將文件和文字載入 Amazon Comprehend，之後再將結果從 Amazon Comprehend 載回這些 AWS 資料存放區以進行下游分析。
運作方式
使用案例
客戶語音分析
您可以使用 Amazon Comprehend 分析各種形式的客戶互動，包括支援電子郵件、社交媒體文章、線上評論、電話錄音等等，並從中找出產生最正面和最負面體驗的各項因素。接著您可以使用這些洞見改善自己的產品和服務。
範例：客服中心分析
語意搜尋
您可以使用 Amazon Comprehend 讓您的搜尋引擎編製關鍵片語、實體和情感的索引，藉此提供更佳的搜尋體驗。這麼做可讓您將搜尋的重點擺在意圖和文章內容上，而不是基本關鍵字。
範例：索引和搜尋產品評論
知識管理和探索
您可以使用 Amazon Comprehend 按主題組織及分類文件以利探索，並且向讀者建議相同主題的其他相關文章以提供個人化的內容建議。
範例：個人化網站上的內容
Amazon Comprehend 客戶
「我們的重心是建立智慧型應用程式以協助客戶擴展業務。Amazon Comprehend 可讓我們分析搜尋、聊天和文件內的非結構化文字，以了解意圖和情緒。我們可以使用這項功能訓練 Coleman AI 技能組，同時為客戶提供真正聚焦且量身打造的搜尋體驗。」
軟體開發副總裁 Manjunath Ganimasty
Infor
「The Post 致力於為將近 1 億名讀者提供最佳的使用體驗，而相關性內容建議是這項使命最重要的一部分。使用 Amazon Comprehend，我們可以利用持續訓練的關鍵片語和主題 API 等 NLP 功能，提供更佳的內容個人化、SEO 和廣告目標功能。」
Sam Han 博士
The Washington Post 資料科學總裁
「自然語言處理 (NLP) 是一項艱鉅的工作。我們找遍各種可分析和解讀資料的封閉和開放原始碼解決方案，但找不到能夠持續提供靈活性、可擴展性和符合成本效益且與 NLP 相關的實用解決方案。Amazon Comprehend 提供可持續訓練的模型，讓我們能夠專注在供應鏈管理的業務和創新上。」
工程主管 Minh Chau
Elementum
「Hotels.com 的目標是提供與當地相關的個人化旅遊體驗。因此協助客戶尋找適當的體驗是很重要的。Amazon Comprehend 可協助我們從 3 千多萬筆評論和見證中分析重要的情緒、物件和地理位置。現在，我們可以在各個屬性中找到新的洞見以提供獨一無二的體驗，讓客戶做出最佳的旅遊決策。」
副總裁暨資料科學長 Matt Fryer
Hotels.com 和 Expedia Affiliate Network
「部落格、社交媒體文章和評論等非結構化文字中潛藏的洞見可提供大量的業務資源。我們的客戶可以利用這些情報加強與其客戶的連結。Isentia 使用 Amazon Comprehend 搭配各種 AWS 分析服務，為客戶提供豐富的資訊以開發能夠引起客戶回響的客製化訊息並取得成功。」
資訊長 Andrea Walsh
Isentia
「Amazon Comprehend 以最有把握的方式標記實體，讓我們能夠更精確地評估媒體曝光價值，以判斷社交媒體的 ROI。我們以前只能取得非常粗略的媒體曝光價值預測，現在已不可同日而語。」
首席技術官 Bill Boulden
ClearView Social
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