Salut, tout le monde.
Et bienvenue à nouveau.
Dans la vidéo d'aujourd'hui, nous allons parler du service de compréhension d'Amazon.
Avant de nous lancer dans l'exploration du service, prenons un cas d'utilisation simple pour comprendre les avantages
que le service apportera.
Supposons que 100 représentants des clients travaillent dans un centre d'appels.
Et sur la base du nombre d'appels reçus, toutes les conversations qui se déroulent entre le représentant
et les clients, ces conversations sont automatiquement converties en texte à l'aide d'une sorte de
convertisseur parole/texte.
Maintenant, sur la base de cette conversation textuelle enregistrée dans la base de données, la direction
veut connaître le sentiment général de la conversation, si le client était heureux ou si le sentiment était
négatif, etc.
Pour réaliser ce type de cas d'utilisation, vous avez besoin d'une sorte de service d'apprentissage automatique
capable de parcourir le texte enregistré.
Il peut examiner les mots-clés et, sur la base de ceux-ci, déterminer si le client est heureux ou
mécontent.
Et pour résoudre ce type de cas d'utilisation, le service complet d'Amazon peut être utilisé.
Il s'agit donc d'une vue d'ensemble de haut niveau.
Comprehend est un service de traitement du langage naturel qui utilise l'apprentissage automatique pour découvrir des informations et des
liens précieux dans le texte.
Par exemple, sur le côté gauche, vous avez certains textes qui sont disponibles.
Vous transmettez ces textes au service de compréhension.
Un service complet va parcourir ces textes et, sur la base de ceux-ci, il va effectuer une analyse pour
déterminer si le client était heureux ou mécontent, s'il y avait un sentiment positif
ou négatif, si des données PII ont été partagées dans le cadre du texte.
Pia n'est rien d'autre qu'une sorte de données personnelles, peut-être des numéros de téléphone, peut-être des informations sur les cartes de débit ou de
crédit, etc.
Et il peut également détecter la langue sur laquelle la conversation s'est déroulée.
Il s'agit donc d'une vue d'ensemble de haut niveau.
Allons-y et examinons-le de façon pratique après quoi nous discuterons de quelques autres détails.
Donc dans la console, allons-y et ouvrons rapidement le service de compréhension.
Et à partir de vous, allons-y et lançons rapidement la compréhension maintenant à l'intérieur.
Une chose que vous verrez est dans le texte d'entrée, vous pouvez aller de l'avant et spécifier le texte.
Ce texte n'est rien d'autre que celui qui est généré à l'aide d'une sorte de convertisseur de la parole au texte, en fonction du cas d'utilisation
dont nous avons discuté.
Et sur la base de ce texte d'entrée dans les aperçus, vous obtenez essentiellement diverses informations relatives
à l'entité.
En fait, par exemple, dans ce texte, il a pu détecter certaines entités et le type de cette
entité est une personne, une organisation, une quantité, il a pu détecter une sorte de lieu partagé.
De même, comme nous discutions du sentiment ici, il s'agit essentiellement de détecter quel est le sentiment, s'il
est neutre avec un certain niveau de confiance, positif, un certain niveau de confiance et ainsi
de suite.
Donc, pour la vidéo d'aujourd'hui, j'ai deux exemples d'examens qui sont disponibles.
Je vais également l'ajouter après cette vidéo pour que vous puissiez vous y référer.
La première est une critique positive, la seconde est une critique négative.
Alors allons-y et essayons.
On va l'ajouter et on va voir quelles sont les choses qui comprennent X, donc je vais effacer le texte.
Permettez-moi d'ajouter cette critique ici.
Je vais faire une analyse et sur la base du texte d'analyse, il est capable de détecter qu'il y avait certaines entités comme
John Smith, le type d'entité personne, et il a également été en mesure de détecter certains lieux.
La prochaine chose dont nous discutons est le sentiment ici.
Et dans le sentiment ici, vous voyez qu'il est positif avec 0. 999 confiance et autre, qui est neutre, négatif
et mixte est 0. 00.
En plus de cela, il vérifie également la langue qui est 0. 98 Anglais.
Et il vérifie également si des données PII ont été partagées.
De même, copions l'avis négatif.
Ajoutons-le dans le texte d'entrée.
Je vais faire une analyse.
Cette fois, examinons directement le sentiment.
Et ici vous voyez qu'il est capable de détecter que c'est un sentiment négatif dans l'ensemble.
Super.
J'espère donc qu'avec cet aperçu de haut niveau, vous avez compris les bases du service de compréhension.
Il s'agit d'un service NLP hyper éligible qui utilise principalement
l'apprentissage automatique pour extraire les données de santé du texte médical,
comme les procédures de prescription ou les diagnostics.
Ainsi, s'il existe des prescriptions données par l'autorité médicale compétente pour ce type de cas d'utilisation,
vous pouvez utiliser la fonction de compréhension médicale.
Auparavant, le service médical comprehend faisait également partie du service Amazon comprehend, mais il en
est désormais séparé.
Vous voyez donc qu'ils ont un service différent de compréhension médicale.
À ce stade, la région de Singapour n'est donc pas prise en charge.
Passons donc rapidement à la région de Virginie où ce service est disponible.
Voyons donc ce que fait le service médical.
Il y a donc un exemple de texte d'entrée qui est déjà disponible, et ce texte d'entrée contient diverses informations
liées aux soins de santé, y compris le nom des médicaments et divers autres détails.
Et ici, vous voyez que l'analyse a déjà été faite et qu'elle a pu détecter automatiquement
diverses informations relatives au dosage, à la santé du patient, etc.
Il s'agit donc d'un service très intéressant dans le cas où des informations relatives aux soins de santé et aux prescriptions doivent
être analysées.
Voilà pour l'aperçu général de la compréhension médicale, et c'est ainsi que se termine la vidéo d'aujourd'hui.