Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Amazon Comprehend utilise le traitement du langage naturel (NLP) pour extraire des informations sur le contenu des documents. Il développe des informations en reconnaissant les identités, les phrases clés, le langage, les sentiments et d'autres éléments courants dans un document. Utilisez Amazon Comprehend pour créer de nouveaux produits basés sur la compréhension de la structure des documents. Par exemple, Amazon Comprehend vous permet de rechercher des mentions de produits sur les réseaux sociaux ou de scanner l'intégralité d'un référentiel de documents à la recherche de phrases clés.
Vous pouvez accéder aux fonctionnalités d'analyse de documents d'Amazon Comprehend à l'aide de la console Amazon Comprehend ou d'Amazon Comprehend. APIs Vous pouvez exécuter une analyse en temps réel pour de petites charges de travail ou démarrer des tâches d'analyse asynchrones pour de grands ensembles de documents. Vous pouvez utiliser les modèles préentraînés fournis par Amazon Comprehend, ou vous pouvez créer vos propres modèles personnalisés pour la classification et la reconnaissance d'entités.
Amazon Comprehend peut stocker votre contenu afin d'améliorer en permanence la qualité de ses modèles préentraînés. Consultez la FAQ Amazon Comprehend
Toutes les fonctionnalités d'Amazon Comprehend acceptent les documents texte UTF-8 comme entrée. En outre, la classification personnalisée et la reconnaissance d'entités personnalisées acceptent les fichiers image, les fichiers PDF et les fichiers Word en entrée.
Amazon Comprehend peut examiner et analyser des documents dans différentes langues, en fonction de la fonctionnalité spécifique. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Langues prises en charge dans Amazon Comprehend. La Langue dominante capacité d'Amazon Comprehend permet d'examiner des documents et de déterminer la langue dominante pour une sélection beaucoup plus large de langues.
Rubriques
Informations sur Amazon Comprehend
Amazon Comprehend utilise un modèle préformé pour examiner et analyser un document ou un ensemble de documents afin de recueillir des informations à son sujet. Ce modèle est continuellement entraîné sur un gros corps de texte, de sorte que vous n'avez pas besoin de fournir de données d'entraînement.
Amazon Comprehend analyse les types d'informations suivants :
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Entités : références aux noms de personnes, de lieux, d'objets et de lieux contenus dans un document.
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Phrases clés : phrases qui apparaissent dans un document. Par exemple, un document concernant un match de basket peut renvoyer les noms des équipes, le nom du site et le score final.
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Informations personnelles identifiables (PII) : données personnelles permettant d'identifier une personne, telles qu'une adresse, un numéro de compte bancaire ou un numéro de téléphone.
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Langue : langue dominante d'un document.
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Sentiment : sentiment dominant d'un document, qui peut être positif, neutre, négatif ou mitigé.
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Sentiment ciblé : sentiments associés à des entités spécifiques dans un document. Le sentiment associé à chaque occurrence d'entité peut être positif, négatif, neutre ou mixte.
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Syntaxe : parties du discours correspondant à chaque mot du document.
Pour de plus amples informations, veuillez consulter Informations.
Amazon Comprehend personnalisé
Vous pouvez personnaliser Amazon Comprehend en fonction de vos besoins spécifiques sans avoir les compétences requises pour créer des solutions NLP basées sur le machine learning. À l'aide de l'apprentissage automatique, ou AutoML, Amazon Comprehend Custom crée des modèles NLP personnalisés en votre nom, en utilisant les données dont vous disposez déjà.
Classification personnalisée — Créez des modèles de classification personnalisés (classificateurs) pour organiser vos documents dans vos propres catégories.
Reconnaissance d'entités personnalisée : créez des modèles de reconnaissance d'entités personnalisés (outils de reconnaissance) capables d'analyser le texte pour détecter des termes spécifiques et des phrases basées sur des noms.
Pour de plus amples informations, veuillez consulter Amazon Comprehend personnalisé.
Volants
Utilisez des volants pour simplifier le processus de formation et de gestion des versions de modèles personnalisées au fil du temps. Un volant permet d'orchestrer les tâches associées à la formation et à l'évaluation des nouvelles versions d'un modèle. Les volants prennent en charge les modèles personnalisés en texte brut pour une classification personnalisée et une reconnaissance personnalisée des entités. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Volants.
Regroupement de documents (modélisation thématique)
Vous pouvez également utiliser Amazon Comprehend pour examiner un corpus de documents afin de les organiser en fonction de mots clés similaires qu'ils contiennent. Le regroupement de documents (modélisation de sujets) est utile pour organiser un vaste corpus de documents en sujets ou en groupes similaires en fonction de la fréquence des mots. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Modélisation des rubriques.
Exemples
Les exemples suivants montrent comment vous pouvez utiliser les opérations Amazon Comprehend dans vos applications.
Exemple 1 : Rechercher des documents sur un sujet
Recherchez les documents relatifs à un sujet particulier à l'aide de la modélisation thématique Amazon Comprehend. Scannez un ensemble de documents pour déterminer les sujets abordés et pour trouver les documents associés à chaque sujet. Vous pouvez spécifier le nombre de sujets qu'Amazon Comprehend doit renvoyer à partir de l'ensemble de documents.
Exemple 2 : Découvrez ce que les clients pensent de vos produits
Si votre entreprise publie un catalogue, laissez Amazon Comprehend vous expliquer ce que les clients pensent de vos produits. Envoyez un commentaire à chaque client sur l'DetectSentimentopération et celui-ci vous indiquera si les clients ont une opinion positive, négative, neutre ou mitigée à propos d'un produit.
Exemple 3 : Découvrez ce qui compte pour vos clients
Utilisez la modélisation de sujets Amazon Comprehend pour découvrir les sujets abordés par vos clients sur vos forums et forums, puis utilisez la détection d'entités pour déterminer les personnes, les lieux et les éléments qu'ils associent au sujet. Utilisez l'analyse des sentiments pour déterminer ce que vos clients pensent d'un sujet.
Avantages
Les avantages liés à l'utilisation d'Amazon Comprehend incluent :
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Intégrez un puissant traitement du langage naturel à vos applications : Amazon Comprehend simplifie la création de fonctionnalités d'analyse de texte dans vos applications en proposant un traitement du langage naturel puissant et précis via une API simple. Vous n'avez pas besoin d'expertise en analyse textuelle pour tirer parti des informations produites par Amazon Comprehend.
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Traitement du langage naturel basé sur le deep learning : Amazon Comprehend utilise la technologie d'apprentissage profond pour analyser le texte avec précision. Nos modèles sont constamment entraînés avec de nouvelles données dans plusieurs domaines afin d'améliorer la précision.
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Traitement évolutif du langage naturel : Amazon Comprehend vous permet d'analyser des millions de documents afin de découvrir les informations qu'ils contiennent.
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Intégré à d'autres AWS services, Amazon Comprehend est conçu pour fonctionner parfaitement avec d'autres AWS services tels qu'Amazon S3 et AWS KMS. AWS Lambda Stockez vos documents dans Amazon S3 ou analysez les données en temps réel avec Firehose. Support for AWS Identity and Access Management (IAM) permet de contrôler facilement et en toute sécurité l'accès aux opérations Amazon Comprehend. À l'aide d'IAM, vous pouvez créer et gérer des utilisateurs et des groupes afin d'accorder l'accès approprié à vos développeurs et utilisateurs finaux.
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Chiffrement des résultats de sortie et des volumes de données : Amazon S3 vous permet déjà de chiffrer vos documents d'entrée, et Amazon Comprehend va encore plus loin. À l'aide de votre propre clé KMS, vous pouvez chiffrer les résultats de sortie de votre tâche et les données du volume de stockage attaché à l'instance de calcul qui traite la tâche d'analyse. Il en résulte une sécurité nettement améliorée.
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Faible coût — Avec Amazon Comprehend, il n'y a pas de frais minimum ni d'engagement initial. Vous payez pour les documents que vous analysez et les modèles personnalisés que vous entraînez.
Tarification d'Amazon Comprehend
Avec Amazon Comprehend, vous ne payez que pour les ressources que vous utilisez. Si vous êtes un nouveau AWS
client, vous pouvez commencer à utiliser Amazon Comprehend gratuitement. Pour plus d'informations, consultez le niveau d'utilisation AWS gratuit
Des frais d'utilisation sont facturés pour l'exécution de tâches d'analyse en temps réel ou asynchrones. Vous payez pour former des modèles personnalisés et vous payez pour une gestion personnalisée des modèles. Pour les demandes en temps réel utilisant des modèles personnalisés, vous payez pour le point de terminaison à partir du moment où vous le démarrez jusqu'à ce que vous le supprimiez. Il n'y a pas de frais supplémentaires pour l'utilisation des volants. Toutefois, lorsque vous exécutez une itération en volant, vous devez payer les frais standard pour l'entraînement d'une nouvelle version du modèle et le stockage des données du modèle.
Pour connaître les tarifs et obtenir des informations détaillées supplémentaires, consultez Amazon Comprehend
Utilisez-vous Amazon Comprehend pour la première fois ?
Si vous utilisez Amazon Comprehend pour la première fois, nous vous recommandons de lire les sections suivantes dans l'ordre :
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Fonctionnement— Cette section présente les concepts d'Amazon Comprehend.
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Configuration— Dans cette section, vous créez un compte et configurez le AWS CLI.
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Commencer à utiliser Amazon Comprehend— Dans cette section, vous exécutez une tâche d'analyse Amazon Comprehend.
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Tutoriel : Analyse des informations issues des avis clients avec Amazon Comprehend— Dans cette section, vous allez effectuer une analyse des sentiments et des entités et visualiser les résultats.
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Amazon Comprehend API Reference : documentation de référence pour les opérations Amazon Comprehend.
AWS fournit les ressources suivantes pour en savoir plus sur le service Amazon Comprehend :
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Le blog AWS Machine Learning
contient des articles utiles sur Amazon Comprehend. -
Amazon Comprehend Resources propose des
vidéos et des didacticiels utiles sur Amazon Comprehend.
