Amazon Comprehend

在文字中探索洞見和關係

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。無需機器學習經驗。

您的非結構化資料中蘊藏著寶貴資產。客戶電子郵件、支援票證、產品評論、社群媒體甚至廣告文案,都可讓您深入了解客戶情緒,從而提升業務績效。但問題是如何取得這類資料? 事實證明,機器學習特別擅長準確識別大量文字中的特定相關項目 (例如在分析報告中尋找公司名稱),並可以學習語句中所隱含的情緒 (識別負面評論或客戶與客戶服務人員的良性互動),具備幾乎無限的擴展能力。

Amazon Comprehend 使用機器學習來幫助您發掘非結構化資料中的洞見與關係。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。您也可以使用 Amazon Comprehend 中的 AutoML 功能,根據您組織的特定需求,建立一組自訂的實體或文字分類模型。

Amazon Comprehend 是全受管的服務,因此無需佈建伺服器,也無需建立、訓練或部署機器學習模型。您只需按實際用量付費;既沒有最低費用,也沒有前期承諾。

Amazon Comprehend 簡介

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。

使用您的資料來訓練模型

您可以輕鬆擴展 Amazon Comprehend 以識別特定字詞,例如政策號碼或組件編號。您也可以擴展 Comprehend 以使用適合您業務的方式來分類文件和訊息,例如,依請求分類客戶支援查詢或依產品分類社群媒體貼文。無需機器學習專業知識即可新增此自訂。您只需提供標籤並針對每個標籤提供一小組範例,Comprehend 會自動進行後續步驟。

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。

運作方式

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_How-It-Works

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

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Voice-Of-Customer

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

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Semantic-Search

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

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Knowledge-Management-Discovery

分類支援票證以更有效解決問題

使用自訂分類,依照內容自動針對傳入的客戶支援文件進行分類,例如線上意見反映表單、支援票證、論壇貼文和產品評論。例如,帳戶取消請求、帳單問題、變更地址等。然後,使用自訂實體自動擷取相關資訊 (例如組件編號、忠誠度層級和產品名稱),以快速安排最適合團隊的文件,從而解決客戶問題並提高整體客戶滿意度。

範例:客戶支援票證處理

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

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