Hallo zusammen.
Und willkommen zurück.
In unserem heutigen Video werden wir über den Amazon Service sprechen.
Bevor wir uns nun mit dem Dienst befassen, wollen wir anhand eines einfachen Anwendungsfalls die Vorteile
des Dienstes erläutern.
Nehmen wir also an, dass in einem Call Center 100 Kundenbetreuer tätig sind.
Und auf der Grundlage der Anzahl der eingegangenen Anrufe werden alle Gespräche zwischen
dem Vertreter und den Kunden automatisch in Text umgewandelt, wobei eine Art von Sprach-zu-Text-Konverter
verwendet wird.
Auf der Grundlage dieser textbasierten Konversation, die in der Datenbank aufgezeichnet wird, möchte das Management
die allgemeine Stimmung der Konversation erfahren, ob der Kunde zufrieden war oder ob es sich um eine negative Stimmung handelte
und so weiter.
Um einen solchen Anwendungsfall zu realisieren, benötigen Sie eine Art von maschinellen Lerndiensten,
die den aufgezeichneten Text durchgehen können.
Es kann die Schlüsselwörter untersuchen und auf dieser Grundlage feststellen, ob der Kunde zufrieden oder unzufrieden
war.
Zur Lösung eines solchen Anwendungsfalls kann der umfassende Service von Amazon genutzt werden.
Also ein Überblick auf hohem Niveau.
Comprehend ist ein Dienst zur Verarbeitung natürlicher Sprache, der maschinelles Lernen einsetzt, um wertvolle Erkenntnisse und Zusammenhänge
in Texten aufzudecken.
Auf der linken Seite haben Sie beispielsweise bestimmte Texte zur Verfügung.
Sie geben diese Texte an den Verständigungsdienst weiter.
Ein umfassender Dienst geht diese Texte durch und führt auf dieser Grundlage eine Analyse durch, die sich darauf
bezieht, ob der Kunde zufrieden oder unzufrieden war, ob es eine positive oder negative Stimmung
gab und ob es irgendwelche PII-Daten gab, die als Teil des Textes geteilt wurden.
Pia ist nichts anderes als eine Art von persönlichen Daten, vielleicht Telefonnummern, vielleicht Debit- oder Kreditkarteninformationen und
so weiter.
Und es kann auch die Sprache erkennen, in der das Gespräch geführt wurde.
Dies ist also der grobe Überblick.
Lassen Sie uns fortfahren und schauen Sie in es praktisch Post, die wir über einige weitere Details diskutieren werden.
Öffnen wir also in der Konsole schnell den Dienst comprehend.
Und von Ihnen, lassen Sie uns schnell das Verständnis jetzt innerhalb starten.
Eine Sache, die Sie sehen werden, ist im Eingabetext, können Sie gehen und den Text angeben.
Dieser Text ist nichts anderes als derjenige, der mit einer Art Sprach-zu-Text-Konverter auf der Grundlage des besprochenen
Anwendungsfalls erzeugt wird.
Und auf der Grundlage dieses Eingabetextes in den Insights erhalten Sie verschiedene Informationen über die
Entität.
In der Tat, zum Beispiel, innerhalb dieses Textes, war es in der Lage, bestimmte Entitäten zu erkennen
und die Art dieser Entität ist Person, Organisation, Menge konnte es eine Art von Ort wurde geteilt zu erkennen.
Ähnlich wie wir hier über die Stimmung gesprochen haben, geht es im Grunde darum, zu erkennen, wie die Stimmung ist, ob sie neutral
ist mit einem bestimmten Vertrauensniveau, positiv, mit einem bestimmten Vertrauensniveau und so weiter.
Für das heutige Video habe ich zwei Beispiele für Rezensionen zur Verfügung gestellt.
Ich werde dies auch nach diesem Video hinzufügen, damit Sie darauf verweisen können.
Die eine ist eine positive Bewertung, die andere eine negative Bewertung.
Probieren wir es also einfach mal aus.
Wir fügen es hinzu und sehen, welche Dinge X umfassen. Ich werde also den Text löschen.
Lassen Sie mich diese Rezension hier hinzufügen.
Ich führe eine Analyse durch, und auf der Grundlage des Analysetextes ist es in der Lage, bestimmte Entitäten wie John
Smith zu erkennen, die Art der Entität Person, und es war auch in der Lage, bestimmte Orte zu erkennen.
Der nächste Punkt, über den wir hier diskutieren, ist die Stimmung hier.
Und in der Stimmung hier sehen Sie, dass sie mit 0 positiv angegeben ist. 999 Vertrauen und Sonstiges, d. h. neutral, negativ
und Mix ist 0. 00.
Darüber hinaus wird auch die Sprache geprüft, die 0 ist. 98 Englisch.
Außerdem wird überprüft, ob personenbezogene Daten weitergegeben wurden.
In ähnlicher Weise können wir auch die negative Bewertung kopieren.
Fügen wir sie in den Eingabetext ein.
Ich werde eine Analyse durchführen.
Diesmal wollen wir uns direkt mit der Stimmung befassen.
Und hier sehen Sie, dass sie in der Lage ist, zu erkennen, dass es sich um eine insgesamt negative Stimmung handelt.
Großartig.
Ich hoffe, dass Sie mit diesem groben Überblick die Grundlagen des Verständigungsdienstes verstanden haben.
Nun, zusammen mit diesem, die begreifen kommt auch mit einer Funktion der medizinischen, so können Sie auch auf sie
als Amazon begreifen medizinische und es ist eine hyper-geeignete NLP-Service, der in erster Linie nutzt das maschinelle Lernen zu extrahieren,
die Gesundheit Daten aus dem medizinischen Text, wie z. B. Verschreibung Verfahren oder Diagnose.
Wenn es also für diese Art von Anwendungsfällen von der zuständigen medizinischen Behörde ausgestellte
Rezepte gibt, können Sie die Funktion "Medizinisch verstehen" nutzen.
Früher war das medizinische Verstehen auch Teil des Amazon-Verstehensdienstes, aber jetzt haben sie
es ausgegliedert.
Sie sehen also, dass sie einen anderen Dienst haben, der die medizinische Versorgung umfasst.
Zum jetzigen Zeitpunkt wird die Region Singapur also nicht unterstützt.
Kommen wir also schnell zur Region Virginia, in der dieser Dienst verfügbar ist.
Schauen wir uns also an, was der medizinische Dienst tut.
Es gibt also bereits einen Mustereingabetext, und dieser Eingabetext enthält verschiedene Informationen im Zusammenhang mit
der Gesundheitsfürsorge, einschließlich des Namens von Medikamenten und verschiedener anderer Details.
Und hier sehen Sie, dass die Analyse bereits durchgeführt wurde und in der Lage war, verschiedene dosierungsbezogene Informationen,
verschiedene Informationen über den Gesundheitszustand des Patienten usw. automatisch zu erkennen.
Dies ist also ein sehr interessanter Dienst, wenn Informationen über das Gesundheitswesen und Verordnungen analysiert
werden müssen.
Das ist also der allgemeine Überblick über comprehend medical und damit endet das heutige Video.