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Machine Learning

Amazon Comprehend: Anwendung, Funktionen und Vorteile

Amazon Web Services (AWS) stellt einen voll verwalteten Natural Language Processing-Service namens Amazon Comprehend zur Verfügung. Amazon Comprehend bietet dem Nutzer die Möglichkeit, Informationen aus Texten zu extrahieren und Zusammenhänge zu erkennen. Durch Amazon Comprehend lassen sich zudem Bereiche wie die Extraktion von Schlüsselbegriffen, Stimmungsanalysen oder die Erkennung von Entitäten einfacher gestalten.  

  1. Was ist Amazon Comprehend? 
  2. Was sind die Funktionen von Amazon Comprehend? 
  3. Wie lässt sich Amazon Comprehend einsetzen. 
  4. Welche Vorteile entstehen durch den Einsatz von Amazon Comprehend? 
  5. Was ist Amazon Comprehend Medical? 

Das Wichtigste auf einen Blick:  

  • Amazon Comprehend ist ein Service auf Basis natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) 
  • Mittels Machine Learning und Natural Language Processing lassen sich wertvolle Informationen aus unstrukturierten Daten sowie Texten identifizieren 
  • Zudem lassen sich Entitäten wie Sprachen, Menschen, Namen oder Orte aus Textpassagen extrahieren  
  • Weitere Funktionen von Amazon Comprehend sind: Klassifizierung von Textinhalten, Identifikation und Analyse von Produktrezensionen, Syntaxanalyse oder die Erkennung unterschiedlicher Sprachen 
  • Zu den Anwendungsbereichen von Amazon Comprehend gehören: Analyse im Kundensupport und sozialen Netzwerken, Personalisierung von Webinhalten, Verbesserung des Kundenservice oder Analyse von Patientenakten im medizinischen Bereich 
  • Zu den Vorteilen von Amazon Comprehend gehören der schnelle Erkenntnisgewinn, die Möglichkeit einer verbesserten Organisation, das Training des Modells mit eigenen Daten oder der Erhalt branchenspezifischer Informationen aus unstrukturierten Texten  

Was ist Amazon Comprehend? 

Amazon Comprehend stellt einen Service auf Basis natürlicher Sprachverarbeitung (Natural Language Processing) dar. Dieser agiert mittels Machine Learning und hilft dabei, wertvolle Informationen aus unstrukturierten Daten zu identifizieren. Amazon Comprehend stellt APIs (Application Programming Interfaces) zur Verfügung, mit dessen Hilfe unterschiedliche Funktionen ausgeführt werden können. 

Amazon Comprehend schafft es binnen kurzer Zeit riesige Datenmengen und damit verbundene Textdokumente zu analysieren. Insofern erspart sich ein Unternehmen den Arbeitsaufwand, riesige Datenmengen und Textansammlungen zu durchforsten, sondern übergibt diesen mühseligen Vorgang an diesen Service.  

Mithilfe des Service ist es außerdem möglich, verschiedene Entitäten wie Sprachen, Menschen oder Orte aus Texten zu extrahieren, sodass Zusammenhänge ersichtlich werden. 

Der von Amazon angebotene Service und das damit verbundene Machine Learning-Modell ist in einem stetigen Wandel und wird ständig weiterentwickelt. Dadurch können die Nutzer mit immer besseren Ergebnissen rechnen. Dabei bietet der Service vorwiegend Aufgabe wie die Verwaltung und Bereitstellung von Trainingsdaten, Skalierung von Ressourcen, Training des Modells sowie die Bereitstellung benötigter Rechenleistung.  

Was sind die Funktionen von Amazon Comprehend? 

Aufgrund der vereinfachten Bereitstellung des Amazon Comprehend Services, benötigen Nutzer kein eigenes Fachwissen aus dem Bereich von Natural Language Processing. Amazon verwaltet den Service selbst und trainiert das Modell regelmäßig, sodass benötigte Trainingsdaten jederzeit zur Verfügung stehen.  

Der Anwender des Service stellt die Analyseanforderungen und die Informationen über einen Speicherort des zu analysierenden Textbereiches eigenständig zur Verfügung, um gewünschte Funktionen auszuführen. Im Anschluss liefert der Service die Ergebnisse in einem strukturierten JSON-Format. Folgende Funktionen bietet der Service: 

  • Identifizierung von Entitäten: Entitäten wie Orte, Personen, Beschreibungen von Produkten oder Markennamen lassen sich dank des Service identifizieren. Zudem lassen sich eigens erstellte Entitäten erkennen. 
     
  • Stimmungsanalyse: Ob ein Text oder Kommentar eines Beitrags positiv, negativ oder neutral gemeint ist, kann mithilfe von Amazon Comprehend analysiert werden.  
     
  • Erkennung von Sprache: Der Service bietet zudem eine Erkennung unterschiedlicher Sprachen. Dabei schafft es der Service zwischen rund 100 verschiedenen Sprachen zu unterscheiden.  
     
  • Syntaxanalyse: Ebenfalls lassen sich unterschiedliche Wortarten wie Adjektive, Verben und Substantive erkennen. 
     
  • Klassifizierung von Textinhalten: Unterteilung von Textinhalten nach zuvor bestimmten Parametern. 
     
  • Extraktion von Schüsselphrasen: Identifizierung und Extraktion bestimmter Schlüsselphrasen innerhalb eines Textbereichs.  
     
  • Modellierung von Themen: Gruppierung von Texten nach bestimmten Themen. 

Wie lässt sich Amazon Comprehend einsetzen? 

Der von Amazon angebotene NLP-Service bietet eine Menge an Anwendungsmöglichkeiten. Dazu gehören unter anderem: 

  • Analyse von sozialen Netzwerken: Dadurch, dass der Service innerhalb von Texten Beziehungen erkennen kann, eignet er sich bestens um schriftliche oder transkribierte Anfragen im Bereich des Kundenservice zu analysieren. Zudem lassen sich Kommentare oder Beiträge der Nutzer aus sozialen Medien ebenfalls auf Stimmungslage oder Belangen analysieren. 
     
  • Analyse im Callcenter: Amazon Comprehend kann die Stimmung eines Kunden erkennen, sodass sich Mitarbeiter vorrangig mit unzufriedenen Kunden beschäftigen können. Dabei werden Kundeninteraktionen und Beitrage sozialer Medien analysiert, um langfristig das Produkt sowie die angebotene Dienstleistung zu verbessern.  
     
  • Identifikation und Analyse von Produktrezensionen: Mithilfe von Amazon Comprehend lassen sich Suchmaschinen mit einer Funktion ausstatten, mit der sich Schlüsselphrasen, Entitäten oder Stimmungen identifizieren lassen. 
     
  • Personalisierung von Webinhalten: Amazon Comprehend eignet sich zudem dazu, um innerhalb der eigenen Website Artikel nach Themen zu kategorisieren. Dadurch lassen sich die Artikel für Nutzer schneller finden und die allgemeine Zufriedenheit steigt. Zusätzlich können einzelne Artikel für bestimmte Nutzer je nach Interessenslage empfohlen werden, sodass eine Personalisierung des Angebots stattfindet.  
     
  • Verbesserung des Kundensupports: Um Kundenprobleme schnellstmöglich zu lösen, lassen sich eingehende Kundenanfragen oder bestehende Produktrezensionen kategorisieren. Die daraus erhaltenen relevanten Informationen dienen im Anschluss zur Verbesserung des Kundensupports. 
     
  • Analyse in der Medizin: Mit Amazon Comprehend Medical lassen sich komplexe, unstrukturierte Textpassagen analysieren, um beispielsweise passende Patienten für eine klinische Studie zu finden. Dabei werden die von Patienten angegebenen Informationen analysiert und auf Eignung für die Studie untersucht.  

Welche Vorteile entstehen durch den Einsatz von Amazon Comprehend? 

Schnelle Erkenntnis aus Texten 

Durch Amazon Comprehend lassen sich Bedeutungen sowie Beziehungen in einzelnen Texten näher identifizieren. Dazu eignen sich besonders Textauszüge aus Kundendienstereignissen, Produktrezensionen, Beiträgen aus sozialen Medien, Nachrichtenartikeln oder weitere branchenspezifische Dokumente.  

Demzufolge können beispielsweise wertvolle Erkenntnisse aus Produktbewertungen extrahiert werden, um herauszufinden, mit welchen Funktionen die Kunden besonders zufrieden oder unzufrieden sind. 

Verbesserte Organisation 

Zudem lassen sich Dokumente mit eigens definierten Themen oder Tags kennzeichnen. Durch Methoden des Natural Language Processing ergibt sich dadurch eine genauere Klassifizierung von Dokumenten. Insofern ist es möglich, Kunden personalisierte Inhalte auf Grundlage von zuvor klassifizierten Themenbereichen bereitzustellen.  

Training des Modells mit eigenen Daten möglich 

Das Training der Modelle kann je nach Bedarf eigenständig ausgeführt werden. Dazu sind keine Fachkenntnisse im Bereich des Machine Learning erforderlich. Lediglich die Bereitstellung sowie Beschriftung von Daten muss im Vorhinein erfolgen. Im Anschluss lassen sich Beiträge aus sozialen Netzwerken nach Stimmung oder Produkt sortieren. 

Erhalt von branchenspezifischen Erkenntnissen aus unstrukturierten Texten 

Zudem lassen sich dank modernder Machine Learning-Techniken branchenspezifische Erkenntnisse aus unstrukturierten Textbausteinen identifizieren. Beispielsweise ist es mithilfe von Amazon Comprehend Medical möglich, dass unterschiedliche medizinische Informationen miteinander verbunden werden, um wertvolle medizinische Erkenntnisse zu erhalten. 

Was ist Amazon Comprehend Medical? 

Amazon Comprehend Medical stellt einen auf Basis natürlicher Sprachverarbeitung angebotenen Service dar, der maschinelles Lernen nutzt, um relevante Gesundheitsdaten aus medizinischen Texten zu extrahieren. 

Zu diesen Texten gehören vor allem Atteste, Berichte zu klinischen Studien und allgemeine Patientenakten. Da solche Texte und Berichte oftmals aufgrund ihrer Komplexität sehr umfassend sind, stellt die manuelle Extraktion benötigter Informationen eine zeitaufwendige Arbeit dar.  

Mithilfe von Amazon Comprehend Medical ist es daher möglich, riesige Textpassagen innerhalb kürzester Zeit auf wichtige Informationen wie Krankheiten, Medikamente, Dosierungen, Behandlungen oder Tests zu konkretisieren. Dennoch lassen sich die Beziehungen und Zusammenhänge der erhobenen Informationen aufrechterhalten, sodass der Kontext einer Akte erhalten bleibt.  

Fazit 

Der von Amazon Web Services (AWS) angebotene Natural Language Processing-Service bietet Unternehmen einige Anwendungsmöglichkeiten, um die Arbeit im Unternehmen oder die Zufriedenheit der Kunden zu verbessern. Durch die Analyse riesiger Texte lassen sich zeitaufwendige Arbeiten auf ein Minimum senken. Dadurch erspart sich das Unternehmen kostbare Ressourcen und kann diesen Zeitaufwand in andere Unternehmensbereiche investieren und von den Vorteilen profitieren.  

Wenn Sie weitere Fragen zu diesem Thema haben benötigen Hilfe? Kontaktieren Sie mich gerne. 

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