Amazon Comprehend 是利用機器學習探索文字洞見的自然語言處理 (NLP) 服務。Amazon Comprehend 提供關鍵片語擷取、情緒分析、實體辨識、主題建模及語言偵測等 API,因此您可以輕鬆將自然語言處理功能整合至您的應用程式。您只需在應用程式中呼叫 Amazon Comprehend API,並提供來源文件或文字的位置即可。API 會以 JSON 格式輸出項目、關鍵片語、情緒和語言,讓您在應用程式中使用。

關鍵片語擷取

關鍵片語擷取 API 會傳回關鍵片語或話題,以及支援該文字為關鍵片語的可信度分數。

  • 範例:在這個範例中,客戶比較 DSLR 相機和拍立得相機。該 API 擷取關鍵片語、計算該關鍵片語重複出現的次數,並傳回該結果的可信度分數。

    範例文字:我是個衝勁十足的攝影師,主要使用我的 DSLR 拍照,而日常拍照也會使用我的拍立得相機。當然就功能和便利性來說,我的 DSLR 是無可比擬的。不過我的拍立得相機也有其神奇之處。可能是因為每次拍照用的是實際底片,又可能是每次拍照都是獨一無二的實體作品 (如此特殊的原因是照片在今日的 Instagram 和 Facebook 世界中根本不希罕)。我深知並確定的是這樣做樂趣無窮,在派對中抽出一張實體照片真的讓大家眼睛為之一亮。

    關鍵片語 計數 可信度
    衝勁十足的攝影師 1 0.99
    我的 DSLR 2 0.97
    我的拍立得相機 2 0.99
    日常拍照 1 0.99
    功能和便利性 1 0.94
    實際底片 1 0.99
    每次拍照 1 0.92
    獨一無二的實體作品 1 0.99
    今日 1 0.91
    世界 1 0.99
    Instagram 和 Facebook 1 0.99

情緒分析

情緒分析 API 可傳回文字的整體情緒 (正面、負面、中性或混合)。

語法分析

Amazon Comprehend 語法 API 讓客戶能夠使用字符化和詞性標記 (PoS) 來分析文字,並識別文字中的單詞邊界和標籤,例如名詞和形容詞。

實體辨識

實體辨識 API 傳回具名實體 ("People," "Places," "Locations," 等),這些會根據所提供的文字自動分類。

Medical Named Entity and Relationship Extraction (NERe)

醫療 NERe API 會傳回醫療資訊,例如藥物、醫療狀況、檢測、治療和程序 (TTP)、剖析和受保護的醫療資訊 (PHI),同時識別與藥物和 TTP 相關之擷取類型間的關係,並以實體「特徵」(否定,或診斷結果為徵兆或病徵) 提供關聯式資訊。以下表格顯示擷取資訊,並附上相關類型和實體特徵。

若僅需擷取 PHI,您可以使用 Protected Helath Information Data Identification (PHId) API。

自訂實體

自訂實體可讓您自訂 Amazon Comprehend,以識別您網域的特定字詞。Comprehend 會使用 AutoML 從範例的小型私有索引中學習 (例如,政策號碼清單和其中使用的文字),然後訓練一個私有的自訂模型,以識別任何其他文字區塊中的字詞。沒有可管理的伺服器,也沒有可學習的演算法。

語言偵測

語言偵測 API 可自動識別 100 多種語言編寫的文字,並傳回主要語言,以及支援該語言為主要語言的可信度分數。

自訂分類

自訂分類 API 讓您可以使用業務特有的標籤來輕鬆建構自訂文字分類模型,無需學習 ML。例如,您的客戶支援組織可以使用「自訂分類」並根據客戶描述問題的方式,依照問題類型自動針對傳入的請求進行分類。建立自訂模型很簡單。您針對要使用的每個標籤提供文字範例,Comprehend 就會在這些文字進行訓練以建立自訂模型。無需機器學習經驗,您可以在不使用一行程式碼的情況下建立自訂模型。您可以使用軟體開發套件,將客戶分類器整合到目前的應用程式中。透過自訂模型,您可以輕鬆調整網站評論、分類客戶回饋並整理工作群文件。請參閱此文件頁面以取得詳細資訊。

主題建模

主題建模可識別 Amazon S3 存放的文件集合中相關的詞彙或主題。該功能可識別集合中最常見的主題並分組,然後將文件對應到所屬的主題。

多種語言支援

Amazon Comprehend 可對英文、法文、德文、義大利文、葡萄牙文和西班牙文執行文字分析。這能讓您建立可偵測多種語言文字的應用程式,使用 Amazon Translate 將文字轉換成英文、法文、德文、義大利文、葡萄牙文和西班牙文,然後使用 Amazon Comprehend 執行文字分析。

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