Amazon Comprehend とは

Amazon Comprehend では自然言語処理 (NLP) を使用してドキュメントの内容に関するインサイトを抽出します。ドキュメント内のエンティティ、キーフレーズ、言語、感情、その他の共通要素を認識することでインサイトを作り上げます。Amazon Comprehend を使用し、ドキュメントの構造理解に基づいて新しい製品を作成します。たとえば、Amazon Comprehend を使用すると、ソーシャルネットワーキングフィードで製品のメンションを検索したり、ドキュメントリポジトリ全体をスキャンしてキーフレーズを探したりできます。

Amazon Comprehend のドキュメント分析機能には、Amazon Comprehend コンソールまたは Amazon Comprehend API を使用してアクセスできます。小規模なワークロードに対してリアルタイム分析を実行することも、大きな文書セットに対して非同期分析ジョブを開始することもできます。Amazon Comprehend が提供する事前トレーニング済みのモデルを使用することも、分類とエンティティ認識のために独自のカスタムモデルをトレーニングすることもできます。

Amazon Comprehend のすべての機能で、UTF-8 テキストドキュメントを入力ファイルとして分析できます。さらに、カスタムエンティティ認識では、画像ファイル、PDF ファイル、および Word ファイルを分析できます。

Amazon Comprehend は、特定の機能に応じて、さまざまな言語のドキュメントを調べて分析できます。詳細については、「Amazon Comprehend でサポートされている言語」を参照してください。Amazon Comprehend Med's主要なlanguage能力は、文書を調べて、はるかに幅広い言語の選択のための主要な言語を決定することができます。

Amazon Comprehend Insights

Amazon Comprehend は、事前にトレーニングされたモデルを使用して、ドキュメントまたは一連のドキュメントを調査および分析し、それに関する洞察を収集します。このモデルは、大量のテキストで継続的にトレーニングされるため、トレーニングデータを提供する必要はありません。

Amazon Comprehend は、以下のタイプのインサイトを収集します。

• エンティティ-文書に含まれる人、場所、アイテム、場所の名前の参照。

• キーフレーズ— 文書に表示されるフレーズ。たとえば、バスケットボールの試合に関するドキュメントには、チームの名前、会場の名前、最終スコアが返されることがあります。

• 個人識別情報 (PII)— 住所、銀行口座番号、電話番号など、個人を特定できる個人データ。

• 言語— 文書の主要言語。

• 感情— ドキュメントの支配的なセンチメント。ポジティブ、中立、ネガティブ、または混合のいずれかとすることができます。

• ターゲットを絞った感情-文書内の特定のエンティティに関連付けられたセンチメント。各エンティティの発生に対する感情は、ポジティブ、ネガティブ、中立、または混合のいずれかとすることができます。

• 構文— ドキュメント内の各単語の品詞。

詳細については、「インサイト」を参照してください。

Amazon Comprehend Custom

機械学習ベースの NLP ソリューションを構築するために必要なスキルセットがなくても、Amazon Comprehend を特定の要件に合わせてカスタマイズできます。Amazon Comprehend Custom は、自動機械学習 (AutoML) を使用して、既存のデータを使用して、お客様に代わってカスタマイズされた NLP モデルを構築します。

カスタム分類：カスタム分類モデル（分類子）を作成して、ドキュメントを独自のカテゴリに整理します。

カスタムエンティティ認識：特定の用語や名詞ベースのフレーズのテキストを分析できるカスタムエンティティ認識モデル（レコグナイザー）を作成します。

詳細については、「Amazon Comprehend Custom」を参照してください。

ドキュメントクラスタリング (トピックモデリング)

Amazon Comprehend を使用して、ドキュメントのコーパスを調べ、ドキュメント内の類似キーワードに基づいて整理することもできます。文書クラスタリング（トピックモデリング）は、文書の大規模なコーパスを単語の頻度に基づいて類似するトピックまたはクラスターに編成するのに役立ちます。詳細については、「トピックのモデリング」を参照してください。

例

以下の例では、アプリケーションで Amazon Comprehend オペレーションの使用例を示します。

例 1: 主題に関する文書を検索する

Amazon Comprehend トピックモデリングを使用して、特定の主題に関するドキュメントを検索します。一連のドキュメントをスキャンして、議論されているトピックを特定し、各トピックに関連するドキュメントを見つけます。Amazon Comprehend がドキュメントセットから返すトピックの数を指定できます。

例 2: 顧客が貴社の製品についてどう感じているかを調べる

会社がカタログを公開している場合は、Amazon Comprehend に顧客があなたの製品についてどう思うかを教えてもらいましょう。各お客様のコメントをDetectSentiment操作を行い、顧客が製品についてポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、または混合を感じているかどうかを教えてくれます。

例 3: 顧客にとって重要なことを発見する

Amazon Comprehend トピックモデリングを使用して、顧客がフォーラムやメッセージボードで話題になっているトピックを発見し、エンティティ検出を使用して、そのトピックに関連する人、場所、物を特定します。最後に、センチメント分析を使用して、顧客がトピックについてどのように感じているかを判断します。

利点

Amazon Comprehend を使用する利点には、以下のようなものがあります。

• 強力な自然言語処理をアプリに統合する— Amazon Comprehend では、シンプルな API を使用して強力かつ精度の高い自然言語処理を実行できるようにすることで、テキスト分析機能をアプリケーションに簡単に組み込むことができます。Amazon Comprehend が生成するインサイトを活用するために、テキスト分析の専門知識は必要ありません。

• 深層学習ベースの自然言語処理— Amazon Comprehend テクノロジーを使用してテキストを正確に分析します。精度を向上させるために、複数のドメインにわたって新しいデータを使用して常にモデルがトレーニングされます。

• スケーラブルな自然言語処理— Amazon Comprehend を使用すると、何百万ものドキュメントを分析して、そこに含まれるインサイトを発見できます。

• 他の AWS のサービスと統合する— Amazon Comprehend は、Amazon S3 などの AWS の他のサービスとシームレスに連携するように設計されています。AWS KMS, およびAWS Lambda。Amazon S3 にドキュメントを保存したり、Kinesis Data Firehose でリアルタイムデータを分析したり、Kinesis Data サポート対象AWS Identity and Access Management(IAM) では、Amazon Comprehend オペレーションへのアクセスを安全に制御することが容易になります。IAM を使用して、AWS ユーザーやグループを作成および管理し、デベロッパーやエンドユーザーに適切なアクセス権を付与できます。

• 出力結果とボリュームデータの暗号化— Amazon S3 ではすでに入力ドキュメントを暗号化することができ、Amazon Comprehend ではこれをさらに拡張します。独自の KMS キーを使用することで、ジョブの出力結果だけでなく、分析ジョブを処理するコンピュートインスタンスにアタッチされたストレージボリューム上のデータも暗号化できます。その結果、セキュリティが大幅に強化されます。

• 低コスト— Amazon Comprehend では、最低料金や前払いの義務はありません。分析したドキュメントとトレーニングしたカスタムモデルに対して課金されます。

Amazon Comprehend Pricing

リアルタイムまたは非同期の分析ジョブの実行には使用料がかかります。カスタムモデルのトレーニングには料金がかかり、カスタムモデル管理には料金がかかります。カスタムモデルを使用したリアルタイムリクエストの場合、エンドポイントを起動してからエンドポイントを削除するまでのエンドポイントの料金を支払います。

料金と追加情報については、「」を参照してください。http://aws.amazon.com/comprehend/pricing。

Amazon Comprehend を初めてお使いになる方向けの情報

Amazon Comprehend を初めて使用するユーザーには、次のセクションを順に読むことをお勧めします。

1. 使用方法 — このセクションでは、Amazon Comprehend の概念について説明しています。

2. セットアップ— このセクションでは、IAM ユーザーを作成し、AWS CLI。

3. Amazon Comprehend の開始方法— このセクションでは、Amazon Comprehend 分析ジョブを実行します。

4. チュートリアル: Amazon Comprehend によるカスタマーレビューからの洞察の分析— このセクションでは、センチメントとエンティティの分析を実行し、結果を視覚化します。

5. API リファレンス — このセクションには、Amazon Comprehend オペレーションのリファレンスドキュメントがあります。

AWSでは、Amazon Comprehend サービスについて学習するための次のリソースを提供しています。

• -AWSMachine Learning ブログAmazon Comprehend に関する役立つ記事が含まれています。

• Amazon Comprehend Resourcesでは、Amazon Comprehend に関する有用なビデオとチュートリアルを提供しています。