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活动地址：https://aws.amazon.com/cn/free/

1、什么是Amazon Comprehend？

Amazon Comprehend是一项自然语言处理 (NLP) 服务，使用机器学习来揭示非结构化数据中的信息。不同于以往的梳理文档，这一过程经过了简化，隐藏的信息也更容易理解。该服务可以识别数据中的关键元素，包括对语言、人物和地点的引用，并且文本文件可以按相关主题进行分类。

2、Amazon Comprehend主要功能：

①关键词提取

关键词提取 API 会返回关键词或谈话要点以及证明此为关键词的置信度。

②情绪分析

情绪分析 API 会返回文本的整体情绪（正面、负面、中性或混合）。

③语法分析

借助 Amazon Comprehend Syntax API，客户能够使用分词断句和词性 (PoS) 分析文本，识别文本中的名词和形容词等单词边界和标签。

④实体识别

实体识别 API 会返回根据提供的文本自动分类的命名实体（“人物”、“地点”和“位置”等）。

⑤医学本体链接

医学本体链接 API 可以识别医学信息并将其链接到标准医学本体中的代码和概念。身体状况通过 InferICD10CM API 链接到 ICD-10-CM 代码（例如，“头痛”链接到“R51”代码），而药物链接到 RxNorm 代码（“对乙酰氨基酚/可待因”链接到“C2341132”代码）。医学本体链接 API 还可以将上下文信息检测为实体特征（例如，否定）。

⑥自定义实体

自定义实体允许您自定义 Amazon Comprehend 来识别特定于您的域的条款。使用 AutoML，Comprehend 将从少量的私有示例索引学习（例如，保单编号列表和其中所用的文本），然后训练私有的自定义模型以便在任意其他文本块中识别这些条款。此时无需管理任何服务器，也没有要掌握的任何算法。

⑦语言检测

语言检测 API 可自动识别出 100 多种语言编写的文本，并返回主导语言以及证明其占据主导地位的置信度得分。

⑧自定义分类

自定义分类 API 让您可以使用业务特定标签轻松构建自定义文本分类模型，而无需学习 ML。例如，您的客户支持组织可以使用自定义分类，根据客户对问题的描述自动按问题类型对入站请求进行分类。创建自定义模型很简单。您可以为要使用的每个标签提供文本示例，然后，Comprehend 会训练这些标签以创建自定义模型。无需任何机器学习经验，您便可以不使用任何代码来构建自定义模型。您可以使用软件开发工具包将客户分类器集成到当前应用程序中。使用您的自定义模型，您可以轻松调整网站评论、对客户反馈进行分类，以及整理工作组文档。

⑨主题建模

主题建模 API 可从存储在 Amazon S3 的文档集合中识别出相关术语或主题。该 API 会识别集合中最常见的主题，并按组整理，然后将文档映射到相应主题。

⑩多语言支持

Amazon Comprehend 可以对英语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语和西班牙语文本进行文本分析。因此，您可以构建能够检测多种语言文本的应用程序，使用 Amazon Translate 将文本转换为英语、法语、德语、意大利语、葡萄牙语和西班牙语，然后使用 Amazon Comprehend 来执行文本分析。