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O Amazon Comprehend usa o processamento de linguagem natural (PLN) para extrair insights sobre o conteúdo dos documentos. O serviço desenvolve insights por meio do reconhecimento de entidades, frases importantes, linguagem, sentimentos e outros elementos comuns de um documento. Use o Amazon Comprehend para criar novos produtos com base na compreensão da estrutura dos documentos. Por exemplo, usando o Amazon Comprehend, você pode pesquisar menções de produtos em feeds de redes sociais ou fazer uma varredura em um repositório inteiro de documentos em busca de frases-chave.
Você pode acessar os recursos de análise de documentos do Amazon Comprehend usando o console do Amazon Comprehend ou usando o Amazon Comprehend. APIs Você pode executar análises em tempo real para workloads pequenas ou iniciar trabalhos de análise assíncrona para grandes conjuntos de documentos. Você pode usar os modelos pré-treinados que o Amazon Comprehend fornece ou pode treinar seus próprios modelos personalizados para classificação e reconhecimento de entidades.
O Amazon Comprehend pode armazenar seu conteúdo para melhorar continuamente a qualidade dos modelos pré-treinados. Para saber mais, consulte Perguntas frequentes do Amazon Comprehend
Todos os recursos do Amazon Comprehend aceitam documentos de texto UTF-8 como entrada. Além disso, a classificação personalizada e o reconhecimento personalizado de entidades aceitam arquivos de imagem, arquivos em PDF e arquivos do Word como entrada.
O Amazon Comprehend pode examinar e analisar documentos em vários idiomas, dependendo do atributo específico. Para obter mais informações, consulte Idiomas compatíveis no Amazon Comprehend. A capacidade Idioma dominante do Amazon Comprehend pode examinar documentos e determinar o idioma dominante para uma seleção muito maior de idiomas.
Tópicos
Insights do Amazon Comprehend
O Amazon Comprehend usa um modelo pré-treinado para examinar e analisar um documento ou conjunto de documentos para coletar insights sobre ele. Esse modelo é treinado continuamente em um grande corpo de texto para que você não precise fornecer dados de treinamento.
O Amazon Comprehend analisa os seguintes tipos de insights:
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Entidades: referências aos nomes de pessoas, lugares, itens e locais contidos em um documento.
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Frases-chave: frases que aparecem em um documento. Por exemplo, um documento sobre um jogo de basquete pode retornar os nomes das equipes, o nome do local e o score final.
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Informações de identificação pessoal (PII): dados pessoais que podem identificar um indivíduo, como endereço, número de conta bancária ou número de telefone.
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Idioma: o idioma dominante de um documento.
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Sentimento: o sentimento dominante de um documento, que pode ser positivo, neutro, negativo ou misto.
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Sentimento direcionado: os sentimentos associados a entidades específicas em um documento. O sentimento de cada ocorrência de entidade pode ser positivo, negativo ou misto.
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Sintaxe: as partes do discurso de cada palavra no documento.
Para obter mais informações, consulte Insights.
Amazon Comprehend Custom
Você pode personalizar o Amazon Comprehend de acordo com seus requisitos específicos sem o conjunto de habilidades necessário para criar soluções de PNL baseadas em machine learning. Usando o machine learning automático, ou AutoML, o Amazon Comprehend Custom compila modelos de NLP personalizados em seu nome, usando dados que você já possui.
Classificação personalizada: crie modelos de classificação personalizada (classificadores) para organizar seus documentos em suas próprias categorias.
Reconhecimento personalizado de entidades: crie modelos personalizados de reconhecimento de entidades (reconhecedores) que possam analisar o texto de acordo com seus termos específicos e frases baseadas em substantivos.
Para obter mais informações, consulte Amazon Comprehend Custom.
Flywheels
Use flywheels para simplificar o processo de treinamento e gerenciamento de versões personalizadas de modelos ao longo do tempo. Um flywheel ajuda a orquestrar as tarefas associadas ao treinamento e à avaliação de novas versões de um modelo. Flywheels são compatíveis com modelos personalizados de texto simples para classificação personalizada e reconhecimento de entidade personalizada. Para obter mais informações, consulte Flywheels.
Clusters de documentos (modelos de tópicos)
Você também pode usar o Amazon Comprehend para examinar um corpus de documentos para organizá-los com base em palavras-chave semelhantes. O cluster de documentos (modelos de tópicos) é útil para organizar um grande corpus de documentos em tópicos ou clusters semelhantes com base na frequência de palavras. Para obter mais informações, consulte Modelagem de tópicos.
Exemplos
Os exemplos a seguir mostram como usar as operações do Amazon Comprehend em seus aplicativos.
exemplo 1: Encontre documentos sobre um assunto
Encontre os documentos sobre um assunto específico usando os modelos de tópicos do Amazon Comprehend. Faça uma varredura em um conjunto de documentos para determinar os tópicos discutidos e encontrar os documentos associados a cada tópico. Você pode especificar o número de tópicos que o Amazon Comprehend deve retornar a partir do conjunto de documentos.
exemplo 2: Descubra como os clientes se sentem em relação aos seus produtos
Se sua empresa publica um catálogo, deixe o Amazon Comprehend dizer o que os clientes pensam dos seus produtos. Envie cada comentário de clientes para a operação DetectSentiment e ela dirá se os clientes são positivos, negativos, neutros ou confusos em relação a um produto.
exemplo 3: Descubra o que é importante para seus clientes
Use os modelos de tópicos do Amazon Comprehend para descobrir os tópicos sobre os quais seus clientes estão falando em seus fóruns e quadros de mensagens e, em seguida, use a detecção de entidades para determinar as pessoas, os lugares e as coisas que eles associam ao tópico. Use a análise de sentimentos para determinar como seus clientes se sentem em relação a um tópico.
Benefícios
Os benefícios do uso do Amazon Comprehend incluem:
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Integre um processamento de linguagem natural potente em seus aplicativos: o Amazon Comprehend elimina a complexidade de compilar capacidades de análise de texto em seus aplicativos, disponibilizando um processamento de linguagem natural potente e preciso com uma API simples. Você não precisa de experiência em análise textual para aproveitar os insights que o Amazon Comprehend produz.
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Processamento de linguagem natural baseado em aprendizado profundo: o Amazon Comprehend usa tecnologia de aprendizado profundo para analisar textos com precisão. Nossos modelos são constantemente treinados com novos dados em vários domínios para melhorar a precisão.
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Escalabilidade de processamento de linguagem natural: o Amazon Comprehend permite que você analise milhões de documentos para que você possa descobrir os insights que eles contêm.
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Integrado com outros AWS serviços — o Amazon Comprehend foi projetado para funcionar perfeitamente com outros serviços, AWS como Amazon S3, e. AWS KMS AWS Lambda Armazene seus documentos no Amazon S3 ou analise dados em tempo real com o Firehose. O suporte para AWS Identity and Access Management (IAM) facilita o controle seguro do acesso às operações do Amazon Comprehend. Ao usar o IAM, você pode criar e gerenciar usuários e grupos para conceder acesso apropriado aos desenvolvedores e usuários finais.
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Criptografia dos resultados de saída e dos dados de volume: o Amazon S3 já permite que você criptografe seus documentos de entrada, e o Amazon Comprehend amplia isso ainda mais. Usando sua própria chave do KMS, você pode criptografar os resultados de saída do seu trabalho e os dados no volume de armazenamento anexado à instância de computação que processa o trabalho de análise. O resultado é uma segurança significativamente aprimorada.
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Baixo custo: com o Amazon Comprehend, não há taxas mínimas nem compromissos antecipados. Você paga pelos documentos que analisa e pelos modelos personalizados que treina.
Preços do Amazon Comprehend
Com o Amazon Comprehend, você paga apenas pelos recursos que usa. Se você for um cliente novo da AWS
, poderá começar a usar o Amazon Comprehend gratuitamente. Para obter mais informações, consulte Nível de uso gratuito da AWS
Há uma taxa de uso para executar trabalhos de análise em tempo real ou assíncronos. Você paga para treinar modelos personalizados e paga pelo gerenciamento de modelos personalizados. Para solicitações em tempo real usando modelos personalizados, você paga pelo endpoint desde o momento em que inicia seu endpoint até excluir o endpoint. Não há cobrança adicional pelo uso de flywheels. No entanto, a execução de uma iteração do flywheel implica em cobranças padrão para treinar uma nova versão do modelo e armazenar os dados dele.
Para obter as tarifas e informações adicionais detalhadas, consulte Preços do Amazon Comprehend
Você é um usuário iniciante do Amazon Comprehend?
Se você estiver usando o Amazon Comprehend pela primeira vez, recomendamos que leia as seções a seguir nesta ordem:
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Como funciona: esta seção apresenta os conceitos do Amazon Comprehend.
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Configurar: nesta seção, você configura uma conta e configura o AWS CLI.
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Introdução ao Amazon Comprehend: nesta seção, você executa um trabalho de análise do Amazon Comprehend.
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Tutorial: analisando insights de avaliações de clientes com o Amazon Comprehend: nesta seção, você realiza análises de sentimentos e entidades e visualiza os resultados.
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Referência de API do Amazon Comprehend: documentação de referência para as operações do Amazon Comprehend.
AWS fornece os seguintes recursos para aprender sobre o serviço Amazon Comprehend:
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O Blog de Machine Learning da AWS
inclui artigos úteis sobre o Amazon Comprehend. -
Os Recursos do Amazon Comprehend
oferecem vídeos e tutoriais úteis sobre o Amazon Comprehend.
