Amazon Comprehend

Khám phá thông tin chuyên sâu và mối quan hệ trong văn bản

Amazon Comprehend là dịch vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng machine learning để phát hiện thông tin chuyên sâu và mối quan hệ trong văn bản. Không yêu cầu kinh nghiệm machine learning.

Có một kho báu tiềm ẩn trong dữ liệu phi cấu trúc của bạn. Email khách hàng, phiếu hỗ trợ, bài đánh giá sản phẩm, phương tiện truyền thông xã hội và thậm chí là bản sao quảng cáo đều thể hiện thông tin chuyên sâu về cảm nghĩ của khách hàng mà có thể được tận dụng để phục vụ doanh nghiệp của bạn. Câu hỏi là làm thế nào để có được kho báu đó? Thực tế đã chứng minh machine learning đặc biệt hiệu quả trong việc nhận biết chính xác các đề mục cần quan tâm cụ thể bên trong các vùng văn bản lớn (chẳng hạn như tìm tên công ty trong các báo cáo phân tích) và có thể tìm hiểu cảm nghĩ ẩn giấu đằng sau ngôn ngữ (nhận biết các bài đánh giá tiêu cực hoặc sự tương tác tích cực của khách hàng với các đại lý dịch vụ khách hàng), ở quy mô gần như vô hạn.

Amazon Comprehend sử dụng machine learning để giúp khám phá các thông tin chuyên sâu và mối quan hệ trong dữ liệu phi cấu trúc của bạn. Dịch vụ này nhận diện ngôn ngữ của văn bản; trích xuất cụm từ khóa, địa điểm, con người, thương hiệu hoặc sự kiện; hiểu bản chất tích cực hay tiêu cực của văn bản; phân tích văn bản dựa bằng cách tách từ và từ loại; và tự động tổ chức một tập hợp tệp văn bản theo chủ đề. Bạn cũng có thể sử dụng các chức năng AutoML trong Amazon Comprehend để xây dựng một tập hợp các thực thể hoặc mô hình phân loại văn bản tùy chỉnh được thiết kế riêng cho nhu cầu của tổ chức bạn.

Để trích xuất thông tin y tế phức tạp từ văn bản phi cấu trúc, bạn có thể sử dụng Amazon Comprehend Medical. Dịch vụ này có thể nhận biết các thông tin y tế, chẳng hạn như tình trạng sức khỏe, thuốc, liều lượng, cường độ và tần suất từ nhiều nguồn khác nhau như ghi chú của bác sĩ, báo cáo thử nghiệm lâm sàng và bệnh án của bệnh nhân. Amazon Comprehend Medical còn nhận biết được mối quan hệ giữa các loại thuốc được chiết xuất cũng như thông tin về xét nghiệm, điều trị và quy trình để phân tích dễ dàng hơn. Ví dụ: dịch vụ này nhận biết được liều lượng, cường độ và tần suất cụ thể liên quan đến một loại thuốc cụ thể từ các ghi chú lâm sàng phi cấu trúc.

Amazon Comprehend được quản lý toàn phần, do đó không cần cung cấp máy chủ, không cần xây dựng, đào tạo hay triển khai các mô hình machine learning. Bạn chỉ phải trả phí cho những gì mình dùng, không có phí tối thiểu và cam kết trả trước.

Giới thiệu Amazon Comprehend

Lợi ích

Nhận câu trả lời tốt hơn từ văn bản

Sắp xếp tài liệu theo chủ đề

Đào tạo mô hình dựa trên dữ liệu của riêng bạn

Hỗ trợ văn bản thông thường và chuyên ngành

Amazon Comprehend có thể phát hiện ý nghĩa và mối quan hệ trong văn bản từ những sự cố hỗ trợ khách hàng, nhận xét sản phẩm, bài viết trên mạng xã hội, bài báo tin tức, tài liệu và các nguồn khác. Ví dụ: bạn có thể nhận biết được các đặc điểm được đề cập thường xuyên nhất khi khách hàng hài lòng hoặc không hài lòng với sản phẩm của mình.

Amazon Comprehend có thể phân tích tập hợp tài liệu và các tệp văn bản khác (ví dụ như các bài đăng trên mạng xã hội) và tự động tổ chức chúng theo thời gian hoặc chủ đề phù hợp. Sau đó bạn có thể sử dụng những chủ đề này để tạo nên nội dung được tùy chỉnh riêng cho khách hàng hoặc cung cấp khả năng tìm kiếm và điều hướng phong phú hơn. Ví dụ: nếu có nhiều tin bài, bạn có thể tự động nhóm các tin đó theo chủ đề để cho phép trang của bạn gợi ý các tin bài mới cho khách truy cập dựa trên những tin bài họ đã đọc trước đó.

Bạn có thể dễ dàng mở rộng Amazon Comprehend để nhận biết các thuật ngữ cụ thể, chẳng hạn như số hiệu chính sách hoặc mã hiệu bộ phận. Bạn cũng có thể mở rộng Comprehend để phân loại tài liệu và tin nhắn theo cách thức hợp lý cho doanh nghiệp của bạn, chẳng hạn như phân loại yêu cầu hỗ trợ khách hàng theo từng yêu cầu hoặc phân loại bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội theo từng sản phẩm. Việc bổ sung tính năng tùy chỉnh này không đòi hỏi chuyên môn về machine learning. Bạn chỉ cần cung cấp nhãn và một vài ví dụ cho từng nhãn và Comprehend sẽ xử lý nốt phần còn lại.

Được hỗ trợ bởi các mô hình machine learning hiện đại, Amazon Comprehend có thể khám phá những thông tin chuyên sâu từ các văn bản phi cấu trúc như bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội, email và trang web. Amazon Comprehend Medical cũng nhận biết được thông tin y tế, chẳng hạn như thuốc và tình trạng sức khỏe, cũng như xác định mối quan hệ giữa các thông tin này (ví dụ: liều lượng và cường độ của thuốc). Ví dụ: Amazon Comprehend Medical trích dẫn thuật ngữ “Tụ cầu khuẩn kháng methicillin”, thường được nhập vào dưới dạng “MRSA”, sau đó cung cấp ngữ cảnh, chẳng hạn như liệu kết quả xét nghiệm của một bệnh nhân là dương tính hay âm tính, để bổ sung thêm ngữ nghĩa cho thuật ngữ.

Cách thức hoạt động

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

Trường hợp sử dụng


Phân tích giọng điệu của khách hàng

Bạn có thể sử dụng Amazon Comprehend để phân tích các tương tác của khách hàng dưới dạng email hỗ trợ, bài đăng trên mạng xã hội, nhận xét trực tuyến, bản ghi lời cuộc gọi điện thoại v.v. và phát hiện các yếu tố thúc đẩy trải nghiệm tích cực hoặc tiêu cực nhất. Sau đó bạn có thể sử dụng những thông tin chuyên sâu này để cải thiện sản phẩm và dịch vụ.

Ví dụ: Phân tích từ trung tâm cuộc gọi

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Voice-Of-Customer

Bạn có thể sử dụng Amazon Comprehend để mang đến trải nghiệm tìm kiếm tốt hơn bằng cách cho phép công cụ tìm kiếm lập chỉ mục cho các cụm từ khóa chính, thực thể và cảm nghĩ. Điều này cho phép bạn tập trung vào tìm kiếm dựa trên ý định và ngữ cảnh của các bài viết thay vì dựa trên từ khóa cơ bản.

Ví dụ: Lập chỉ mục và tìm kiếm các nhận xét sản phẩm

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Semantic-Search

Quản lý và khám phá tri thức

Bạn có thể sử dụng Amazon Comprehend để tổ chức và phân loại tài liệu theo chủ đề giúp tìm kiếm dễ hơn, sau đó tùy chỉnh riêng các khuyến nghị về nội dung cho người đọc bằng cách đề xuất các bài viết khác liên quan đến cùng chủ đề.

Ví dụ: Tùy chỉnh riêng nội dung trên một trang web

product-page-diagram_Amazon-Comprehend_Knowledge-Management-Discovery

Phân loại phiếu hỗ trợ để xử lý vấn đề tốt hơn

Sử dụng cách thức phân loại tùy chỉnh để tự động phân loại các tài liệu hỗ trợ khách hàng trong nước, chẳng hạn như biểu mẫu phản hồi trực tuyến, phiếu hỗ trợ, bài đăng trên diễn đàn và bài đánh giá sản phẩm dựa trên nội dung. Ví dụ: yêu cầu hủy tài khoản, vấn đề thanh toán, thay đổi địa chỉ, v.v. Sau đó, sử dụng các thực thể tùy chỉnh để tự động trích xuất thông tin có liên quan như số hiệu bộ phận, cấp bậc trung thành và tên sản phẩm để nhanh chóng gửi tài liệu đến đội ngũ phù hợp nhất, nhờ đó giải quyết được vấn đề của khách hàng và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Ví dụ: Xử lý phiếu hỗ trợ khách hàng

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

Thực hiện phân tích thuần tập y tế

Trong ung thư học, điều quan trọng là các tiêu chí lựa chọn đúng đắn cần nhanh chóng được xác định để tuyển chọn bệnh nhân cho các thử nghiệm lâm sàng. Amazon Comprehend Medical nắm bắt và nhận biết các thông tin y tế phức tạp được tìm thấy trong văn bản phi cấu trúc để giúp quá trình lập chỉ mục và tìm kiếm trở nên dễ dàng hơn. Bạn có thể sử dụng những thông tin chuyên sâu này để nhận biết và tuyển chọn bệnh nhân cho thử nghiệm lâm sàng thích hợp mà chỉ tốn một phần nhỏ thời gian và chi phí so với các quy trình chọn lựa thủ công.

Ví dụ: Tuyển chọn thử nghiệm lâm sàng

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

Bắt đầu với AWS

Step 1 - Sign up for an AWS account

Đăng ký tài khoản AWS

Nhận ngay quyền sử dụng Bậc miễn phí của AWS.
icon2

Tìm hiểu bằng hướng dẫn 10 phút

Khám phá và tìm hiểu bằng những hướng dẫn đơn giản.
icon3

Bắt đầu xây dựng với AWS

Bắt đầu dựng với các hướng dẫn từng bước để giúp bạn khởi tạo dự án AWS của mình.

Tìm hiểu thêm về Amazon Comprehend

Truy cập trang tính năng
Bạn đã sẵn sàng xây dựng chưa?
Bạn có thêm câu hỏi?
Liên hệ chúng tôi