Ei, pessoal.
E bem-vindo de volta.
Agora, no vídeo de hoje, vamos discutir sobre o serviço de compreensão da Amazônia.
Agora, antes de prosseguirmos e explorarmos o serviço, vamos pegar um simples caso de uso para entender os benefícios
que o serviço irá proporcionar.
Portanto, vamos supor que existam 100 representantes de clientes que estão trabalhando em um call center.
E com base no número de chamadas recebidas, todas as conversas que estão acontecendo entre o representante
e os clientes, essas conversas são automaticamente convertidas em texto usando alguma forma de conversão
de discurso em texto.
Agora, com base neste texto baseado na conversa que é registrada no banco de dados, a gerência quer saber
o sentimento geral da conversa, se o cliente estava feliz ou se era um tipo de sentimento negativo e assim
por diante.
Agora, para conseguir tal tipo de caso de uso, você precisa de algum tipo de serviço de aprendizagem de máquina que
possa percorrer o texto que estava sendo gravado.
Ele pode analisar as palavras-chave e com base nas quais pode identificar se o cliente estava feliz ou se estava
infeliz.
E para resolver tal caso de uso, o serviço abrangente da Amazon pode ser usado.
Portanto, com uma visão geral de alto nível.
Compreender é um serviço de processamento de linguagem natural que utiliza a aprendizagem de máquinas para descobrir valiosas percepções
e conexões em texto.
Por exemplo, no lado esquerdo, você tem certos textos que estão disponíveis.
Você alimenta esses textos para o serviço de compreensão.
Um serviço abrangente passará por este texto e, com base nele, realizará algumas análises relacionadas
com o fato de o cliente ter sido feliz ou infeliz, se houve um sentimento positivo ou negativo,
se houve algum dado PII que foi compartilhado como parte do texto.
Pia não é nada além de algum tipo de dado pessoal, talvez números de telefone, talvez informações de débito, cartão de crédito e assim
por diante.
E também pode detectar o idioma com base no qual a conversa aconteceu.
Portanto, esta é a visão geral de alto nível.
Vamos em frente e vamos analisar isso praticamente a posteriori, o que discutiremos sobre alguns outros detalhes.
Portanto, dentro do console, vamos em frente e abramos rapidamente o serviço de compreensão.
E de vocês, vamos em frente e lançar rapidamente a compreensão agora dentro de vocês.
Uma coisa que você verá é no texto de entrada, você pode ir em frente e especificar o texto.
Este texto não é nada além daquele que é gerado usando algum tipo de conversor de discurso para texto com base no caso
de uso que estávamos discutindo.
E com base neste texto de entrada dentro dos insights, você basicamente obtém várias informações relacionadas
à entidade.
De fato, por exemplo, dentro deste texto, ela foi capaz de detectar certas entidades e o tipo dessa
entidade é pessoa, organização, quantidade que ela foi capaz de detectar algum tipo de local foi compartilhado.
Da mesma forma, como estávamos discutindo sobre o sentimento aqui, é basicamente detectar qual é o sentimento,
se ele é neutro com certo nível de confiança, positivo, um certo nível de confiança e assim por
diante.
Portanto, para o vídeo de hoje, tenho duas revisões de amostra que estão disponíveis.
Também acrescentarei isto depois deste vídeo, para que você possa fazer referência a ele.
Uma é uma revisão positiva, a segunda é uma revisão negativa.
Portanto, vamos em frente e experimentemos.
Vamos adicioná-lo e veremos quais são as coisas que compreendem X, por isso vou limpar o texto.
Deixe-me acrescentar esta revisão aqui.
Vou fazer uma análise e com base no texto analisado, ele é capaz de detectar que existiam certas entidades como
John Smith, o tipo de entidade pessoa, e também foi capaz de detectar certa localização.
A próxima coisa que estamos discutindo é o sentimento que está aqui.
E no sentimento aqui, você vê que está se declarando positivo com 0. 999 confiança e outra, que é neutra, negativa
e mista é 0. 00.
Além disso, ele também verifica a língua que é 0. 98 Inglês.
E também verifica se há algum dado PII que foi compartilhado.
Da mesma forma, vamos também copiar a revisão negativa.
Vamos adicioná-lo no texto de entrada.
Vou fazer uma análise.
Desta vez, vamos olhar diretamente para o sentimento.
E aqui você vê que ele é capaz de detectar que é um sentimento negativo em geral.
Ótimo.
Portanto, espero que com isto em uma visão geral de alto nível, você tenha entendido o básico do serviço de compreensão.
Agora, junto com isto, o compreendido também vem com uma característica médica, portanto você também pode se
referir a ele como um compreendido médico Amazon e é um serviço de PNL hiper qualificado que usa principalmente o aprendizado da máquina
para extrair os dados de saúde do texto médico, tais como procedimentos de prescrição ou diagnóstico.
Assim, caso haja alguma prescrição dada pela autoridade médica apropriada para esse tipo de
casos de uso, você pode fazer uso do recurso médico compreensivo.
Portanto, antes, o compreendido médico também fazia parte do serviço de compreensão da Amazônia, mas agora
eles o separaram.
Assim, você vê que eles têm um serviço diferente de compreensão médica.
Portanto, nesta fase, a região de Cingapura não é apoiada.
Portanto, vamos saltar rapidamente para a região da Virgínia, onde este serviço está disponível.
Portanto, vamos em frente e ver o que o serviço médico faz.
Portanto, há uma amostra de texto de entrada que já está disponível, e este texto de entrada contém várias informações
relacionadas ao cuidado com a saúde, incluindo o nome dos medicamentos e vários outros detalhes.
E aqui você vê que a análise já foi feita onde foi capaz de detectar automaticamente várias informações
relacionadas à dosagem, várias informações relacionadas à saúde do paciente e assim por diante.
Portanto, este serviço também é bastante interessante no caso de informações relacionadas à saúde e informações sobre prescrição médica precisarem
ser analisadas.
Assim, esta é a visão geral de alto nível sobre a compreensão médica e com isto se concluirá o vídeo de hoje.