Ciao a tutti.
E bentornati.
Nel video di oggi parleremo del servizio Amazon comprehend.
Ora, prima di procedere all'esplorazione del servizio, esaminiamo un semplice caso d'uso per comprendere i vantaggi
che il servizio offrirà.
Supponiamo che ci siano 100 rappresentanti dei clienti che lavorano in un call center.
E in base al numero di chiamate ricevute, tutte le conversazioni che avvengono tra il rappresentante
e i clienti vengono automaticamente convertite in testo utilizzando una sorta di convertitore
vocale in testo.
Ora, sulla base di questa conversazione testuale registrata nel database, la direzione vuole conoscere
il sentiment complessivo della conversazione, se il cliente era contento o se era un sentiment negativo
e così via.
Per ottenere un caso d'uso di questo tipo, è necessario un servizio di apprendimento automatico
in grado di analizzare il testo registrato.
Può esaminare le parole chiave e, in base a queste, identificare se il cliente è soddisfatto o insoddisfatto.
Per risolvere questo caso d'uso, è possibile utilizzare il servizio completo di Amazon.
Quindi, una panoramica di alto livello.
Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale che utilizza l'apprendimento automatico per scoprire preziose intuizioni
e connessioni nel testo.
Ad esempio, sul lato sinistro sono disponibili alcuni testi.
Il testo viene inviato al servizio di comprensione.
Il servizio completo esaminerà questi testi e in base ad essi eseguirà un'analisi per stabilire
se il cliente era felice o insoddisfatto, se c'era un sentimento positivo
o negativo, se c'erano dati PII condivisi come parte del testo.
Pia non è altro che una sorta di dati personali, forse numeri di telefono, forse informazioni sulla carta di credito
e così via.
Inoltre, è in grado di rilevare la lingua in base alla quale è avvenuta la conversazione.
Questa è la panoramica di alto livello.
Andiamo avanti e analizziamolo praticamente, dopo di che parleremo di altri dettagli.
Quindi, nella console, apriamo rapidamente il servizio comprehend.
E da parte vostra, procediamo a lanciare rapidamente la comprensione ora all'interno.
Una cosa che si nota è che nel testo di input si può procedere a specificare il testo.
Questo testo non è altro che quello generato utilizzando una sorta di convertitore vocale in testo, in base al caso
d'uso di cui abbiamo parlato.
E in base al testo immesso all'interno degli approfondimenti, si ottengono varie informazioni relative all'entità.
Infatti, ad esempio, all'interno di questo testo, è stato in grado di rilevare alcune entità e il
tipo di entità è persona, organizzazione, quantità è stato in grado di rilevare una sorta di posizione condivisa.
Allo stesso modo, come abbiamo detto a proposito del sentiment, si tratta di rilevare quale sia il sentiment,
se neutro con un certo livello di fiducia, positivo, con un certo livello di fiducia e così
via.
Per il video di oggi, quindi, ho a disposizione due recensioni campione.
Aggiungerò anche questo dopo il video, in modo che possiate fare riferimento ad esso.
Una è una recensione positiva, la seconda è una recensione negativa.
Quindi andiamo avanti e proviamo.
Lo aggiungiamo e vediamo quali sono le cose che comprendono X, quindi cancello il testo.
Aggiungo qui questa recensione.
Eseguirò un'analisi e, in base al testo analizzato, sarà in grado di rilevare la presenza di alcune entità
come John Smith, il tipo di persona, e sarà anche in grado di rilevare alcune località.
La prossima cosa di cui stiamo discutendo è il sentimento qui.
E nel sentimento qui, vedete che sta affermando che è positivo con 0. 999 fiducia e l'altro, che è neutro, negativo
e misto è pari a 0. 00.
Oltre a ciò, controlla anche la lingua, che è 0. 98 Inglese.
Inoltre, verifica se sono stati condivisi dati PII.
Allo stesso modo, copiamo anche la recensione negativa.
Aggiungiamolo nel testo di input.
Farò un'analisi.
Questa volta esaminiamo direttamente il sentimento.
E qui si vede che è in grado di rilevare che si tratta di un sentimento negativo in generale.
Ottimo.
Spero che con questa panoramica di alto livello abbiate capito le basi del servizio di comprensione.
Ora, oltre a questo, il comprehend è dotato anche di una funzione medica, per cui si può anche chiamare Amazon
comprehend medical. Si tratta di un servizio NLP iperidoneo che utilizza principalmente l'apprendimento automatico per estrarre
i dati sanitari dal testo medico, come ad esempio le procedure di prescrizione o le diagnosi.
Quindi, nel caso in cui vi siano prescrizioni fornite dall'autorità medica competente per questo tipo
di casi d'uso, è possibile utilizzare la funzione di comprensione medica.
Prima il servizio comprehend medical faceva parte del servizio comprehend di Amazon, ma ora
è stato separato.
Quindi, come vedete, hanno un servizio diverso di comprensione medica.
Pertanto, in questa fase la regione di Singapore non è supportata.
Passiamo quindi rapidamente alla regione della Virginia, dove questo servizio è disponibile.
Andiamo quindi a vedere cosa fa il servizio medico.
È già disponibile un testo di input di esempio, che contiene varie informazioni relative all'assistenza
sanitaria, tra cui il nome dei farmaci e vari altri dettagli.
E qui si vede che l'analisi è già stata fatta e che è stata in grado di rilevare automaticamente varie informazioni
relative al dosaggio, varie informazioni relative alla salute del paziente e così via.
Si tratta quindi di un servizio piuttosto interessante nel caso in cui sia necessario analizzare le informazioni relative all'assistenza sanitaria e
alle prescrizioni mediche.
Questa è la panoramica di alto livello sulla comprensione medica e con questo concludiamo il video di oggi.