Hola a todos.
Y bienvenidos de nuevo.
En el vídeo de hoy vamos a hablar del servicio de comprensión de Amazon.
Ahora, antes de seguir adelante y explorar el servicio, vamos a tomar un caso de uso simple para entender los beneficios
que el servicio proporcionará.
Supongamos que hay 100 representantes de atención al cliente trabajando en un centro de llamadas.
Y en función del número de llamadas recibidas, todas las conversaciones que se producen
entre el representante y los clientes se convierten automáticamente en texto mediante algún
tipo de conversor de voz a texto.
Ahora, a partir de esta conversación de texto registrada en la base de datos, la dirección quiere saber
el sentimiento general de la conversación, si el cliente estaba contento o si era un tipo de sentimiento
negativo, etc.
Ahora bien, para lograr este tipo de caso de uso, se necesita algún tipo de servicio de aprendizaje automático
que pueda examinar el texto que se está grabando.
Puede examinar las palabras clave y, en función de ellas, determinar si el cliente está satisfecho o
descontento.
Y para resolver este caso de uso, se puede utilizar el servicio integral de Amazon.
Así que en una visión general de alto nivel.
Comprehend es un servicio de procesamiento del lenguaje natural que utiliza el aprendizaje automático para descubrir conexiones y conocimientos
valiosos en el texto.
Por ejemplo, en la parte izquierda tiene algunos textos disponibles.
Introduces esos textos en el servicio de comprensión.
El servicio integral revisará estos textos y, en función de ellos, realizará algunos análisis relacionados
con si el cliente estaba contento o descontento, si había un sentimiento positivo o negativo,
si había algún dato PII que se compartiera como parte del texto.
Pia no es más que algún tipo de datos personales, tal vez números de teléfono, tal vez débito, información de tarjetas de crédito y así sucesivamente.
Y también puede detectar el idioma en el que se ha producido la conversación.
Esta es la visión general de alto nivel.
Vamos a seguir adelante y mirar en él prácticamente post que vamos a discutir sobre algunos otros detalles.
Así que dentro de la consola, vamos a seguir adelante y abrir rápidamente el servicio de comprensión.
Y de usted, vamos a seguir adelante y lanzar rápidamente la comprensión ahora dentro.
Una cosa que usted verá es en el texto de entrada, puede seguir adelante y especificar el texto.
Este texto no es más que el que se genera utilizando algún tipo de conversor de voz a texto basado en el caso de
uso que estábamos comentando.
Y basándose en este texto de entrada dentro de los insights, básicamente se obtiene diversa información relacionada con
la entidad.
De hecho, por ejemplo, dentro de este texto, fue capaz de detectar ciertas entidades y el tipo de
esa entidad es persona, organización, cantidad fue capaz de detectar algún tipo de ubicación fue compartida.
Del mismo modo, como estábamos discutiendo sobre el sentimiento aquí, es básicamente detectar cuál es el sentimiento,
si es neutral con cierto nivel de confianza, positivo, un cierto nivel de confianza y así sucesivamente.
Así que para el vídeo de hoy, tengo dos revisiones de muestra que están disponibles.
También voy a añadir esto después de este video para que pueda hacer referencia a ella.
Una es una crítica positiva, la segunda es una crítica negativa.
Así que vamos a probarlo.
Vamos a añadir y vamos a ver cuáles son las cosas que comprenden X, Así que voy a limpiar el texto.
Permítanme añadir esta crítica aquí.
Voy a hacer un análisis y sobre la base del texto analizar, es capaz de detectar que había ciertas entidades como
John Smith, el tipo de entidades persona, y también fue capaz de detectar cierta ubicación.
Lo siguiente que estamos discutiendo es el sentimiento por aquí.
Y en el sentimiento aquí, ves que está indicando positivo con 0. 999 confianza y otro, que es neutro, negativo
y mezcla es 0. 00.
Además, también comprueba el idioma, que es 0. 98 inglés.
Y también verifica si hay datos PII que se hayan compartido.
Del mismo modo, copiemos también la crítica negativa.
Añadámoslo en el texto de entrada.
Haré un análisis.
Esta vez, analicemos el sentimiento directamente.
Y aquí ves que es capaz de detectar que es un sentimiento negativo en general.
Estupendo.
Así que espero que con esta visión general de alto nivel, hayas entendido lo básico del servicio de comprensión.
Ahora, junto con esto, el comprehend también viene con una característica de médico, por lo que también puede referirse
a él como un médico de Amazon comprehend y es un servicio NLP hiper elegible que utiliza principalmente el aprendizaje automático para
extraer los datos de salud del texto médico, tales como procedimientos de prescripción o diagnóstico.
Por lo tanto, si hay alguna prescripción dada por la autoridad médica competente para ese tipo
de casos de uso, puede hacer uso de la función médica integral.
Antes, el servicio médico comprehend también formaba parte del servicio comprehend de Amazon, pero ahora
lo han separado.
Así que ya ves que tienen un servicio diferente de comprender médico.
Por lo tanto, en este momento no se admite la región de Singapur.
Así que pasemos rápidamente a la región de Virginia, donde este servicio está disponible.
Veamos qué hace el servicio médico.
Así que hay un ejemplo de texto de entrada que ya está disponible, y este texto de entrada contiene diversa información relacionada
con la asistencia sanitaria, incluyendo el nombre de los medicamentos y otros detalles.
Y aquí se ve que ya se ha realizado el análisis y que ha sido capaz de detectar automáticamente diversa
información relacionada con la dosis y con la salud del paciente, entre otras cosas.
Por lo tanto, también es un servicio muy interesante en caso de que sea necesario analizar información relacionada con la atención sanitaria y la
prescripción de recetas.
Con esto concluiremos el vídeo de hoy.