O aprendizado de máquina — machine learning (ML) — extrai informações significativas de dados brutos para resolver rapidamente problemas de negócios complexos e ricos em dados. Os algoritmos de ML aprendem com os dados iterativamente e permitem que os computadores encontrem diferentes tipos de informações ocultas sem serem explicitamente programados para isso.

O ML está evoluindo a um ritmo muito rápido e é impulsionado, principalmente, por novas tecnologias de computação. Uma dessas aplicações é o Amazon Comprehend, um novo serviço que usa o aprendizado de máquina para extrair dados importantes para negócios de diferentes segmentos.

Neste artigo, nós apresentamos o Amazon Comprehend e explicamos como esse tipo de serviço de busca semântica pode ajudar o seu negócio a ganhar competitividade. Continue a leitura!

O que é o Amazon Comprehend?

O Amazon Comprehend é um serviço disponível na Amazon Web Services (AWS) que oferece algoritmos de processamento de linguagem natural (PNL). A PNL é um campo no aprendizado de máquina que analisa linguagens humanas (naturais) e pode identificar vários atributos dessas linguagens.

O Amazon Comprehend fornece APIs de extração de frase-chave, análise de sentimentos, reconhecimento de entidades, modelagem de tópicos e detecção de idioma, para que você possa integrar facilmente o processamento de idioma natural aos seus aplicativos.

No caso da detecção de idioma, o Amazon Comprehend é capaz de analisar a entrada e retornar o idioma dominante e a pontuação de confiança. No momento, a ferramenta suporta mais de 100 idiomas para essa tarefa.

A extração de frase-chave aumenta a compreensão do texto que você analisa. O Amazon Comprehend retorna a lista de todas as frases-chave detectadas com as pontuações de confiança de cada uma delas.

O reconhecimento de entidades é o processo de dividir o texto em entidades: pessoas, organizações, locais, datas etc. Assim, para cada uma, o Amazon Comprehend definirá um grupo ao qual ela pertence. Como nas tarefas anteriores, as pontuações de confiança também são retornadas.

A análise de sentimentos no Amazon Comprehend permite detectar o humor geral do texto. Ele suporta 4 sentimentos diferentes: positivo, negativo, neutro e misto. As pontuações de confiança são retornadas para cada sentimento separadamente.

Como ele funciona?

Revisões de produtos de clientes, e-mails, tíquetes de suporte e mídias sociais significam insights sobre as emoções dos clientes de sua empresa que podem ser colocadas em prática. A questão é: como chegar lá? Como se vê, o aprendizado de máquina é, principalmente, bom em reconhecer com precisão itens específicos de preocupação em vastas faixas de texto e pode aprender a emoção secretada na linguagem em uma escala aproximadamente ilimitada.

O Amazon Comprehend utiliza o aprendizado de máquina para guiá-lo a descobrir os relacionamentos e as informações de seus dados não estruturados. O serviço:

• reconhece o idioma do texto;
• reconhece o quão positivo ou negativo é o texto;
• avalia o texto com o uso de tokenização e partes do discurso; e
• gerencia automaticamente um conjunto de arquivos de texto por tópico.

Você também pode utilizar as habilidades de AutoML no Amazon Comprehend para construir modelos de classificação de texto ou um conjunto personalizado de entidades que são customizadas exclusivamente para os requisitos da sua organização.

Para transportar informações médicas multifacetadas de texto não estruturado, você pode utilizar o Amazon Comprehend Medical. O serviço pode reconhecer algumas informações, como condições médicas, dosagens, medicamentos, pontos fortes e frequências de uma variedade de causas — por exemplo, anotações médicas, registros de saúde do paciente e relatórios de ensaios clínicos.

O Amazon Comprehend Medical também reconhece a relação entre os medicamentos de transporte e os detalhes dos testes, procedimentos e tratamentos para uma análise mais simples.

A solução é gerenciada, portanto, não há necessidade de provisionamento de servidores e nem modelos de aprendizado de máquina para criar, treinar ou implantar. Não há taxas mínimas e nem compromissos iniciais; você paga apenas pelo que usa.

Quais são os benefícios em utilizar o Amazon Comprehend?

Como descrevemos, o Amazon Comprehend conta com uma série de funcionalidades, que podem refletir nos benefícios a seguir.

Melhores respostas a textos

O Amazon Comprehend pode determinar os relacionamentos e o significado no texto de eventos de suporte ao cliente, análises de produtos, artigos de notícias, feeds de mídia social, documentos e outras fontes.

Organização de documentos por tópicos

O serviço pode considerar uma compilação de documentos e de outros arquivos de texto e organizá-los automaticamente por termos ou tópicos relacionados. Você pode utilizar os tópicos para fornecer um conteúdo modificado aos seus clientes ou oferecer pesquisa e navegação mais avançadas.

Treinamento de modelos com seus próprios dados

Você pode simplesmente expandir o Amazon Comprehend para reconhecer termos específicos. Também é possível fazê-lo para categorizar documentos e mensagens em um método que faça lógica para seus negócios, como postagens de mídia social por produto ou consultas de suporte ao cliente por solicitação.

Além disso, essa personalização não requer conhecimento de aprendizado de máquina. Você oferece facilmente seus rótulos e um pequeno conjunto de exemplos para todos, e o resto é cuidado pelo Comprehend.

Suporte para textos gerais e específicos de um determinado setor

Alimentado por modelos de aprendizado de máquina de ponta, ele pode determinar informações de texto sem forma, como postagens em mídias sociais, páginas da Web e e-mails. O Amazon Comprehend Medical também reconhece informações médicas, como medicamentos e condições médicas, e decide o relacionamento entre elas.

Por que a busca semântica é tão importante para os negócios atualmente?

Quando se trata de pesquisa, as tecnologias atuais transformam drasticamente nossas expectativas de resultados. Embora as ferramentas de pesquisa tradicionais, baseadas em palavras-chave ou estatísticas, acertem algumas vezes, elas têm a mesma probabilidade de errar. Isso pode ser aceitável para a pesquisa média na Internet, mas não quando você depende dela para o gerenciamento de conhecimento ou para a coleta de informações em seus negócios.

As informações corporativas criam desafios exclusivos para a pesquisa tradicional. Mais de 80% dos dados corporativos são compostos de informações não estruturadas. Isso inclui relatórios, apresentações, documentos de texto e mídias sociais, todos com grande potencial para o insight que alimenta suas atividades mais estratégicas.

As ferramentas de pesquisa semântica baseadas em algoritmos de Inteligência Artificial (IA) ajudam a descobrir os dados relevantes e a melhorar o acesso aos volumes cada vez maiores de informações disponíveis on-line ou nos repositórios internos.

Quando aplicada aos mecanismos de pesquisa, a IA pode resolver problemas concretos e específicos e ajudar os negócios a serem mais eficazes e eficientes. As três principais vantagens das ferramentas de pesquisa baseadas em Inteligência Artificial são:

• aprimoram a qualidade dos resultados da pesquisa, oferecendo alto desempenho em termos de precisão (excluindo informações inúteis que podem nublar os resultados) e de recuperação (a capacidade de fornecer todos os resultados de interesse) e tornando as atividades de pesquisa e exploração mais rápidas, mais precisas e completas;
• graças à compreensão automática da linguagem natural combinada com uma interface interativa e amigável, os aplicativos de IA melhoram a experiência do usuário e fortalecem a assistência online — a pesquisa semântica se torna mais fácil;
• além de aprimorarem a pesquisa e a assistência, essas ferramentas apoiam as empresas nas atividades de análise, identificação, enriquecimento e correlação automática de informações internas e externas para aumentar o valor real do conhecimento.

Os modelos de aprendizado de máquina usados pelo Amazon Comprehend são pré-treinados e aprimorados continuamente, usando entradas de várias fontes do mundo real, incluindo análises de produtos da Amazon. A ferramenta, com certeza, pode ajudar as empresas a fazerem melhorias nos produtos e serviços com base não apenas no que os clientes dizem, mas em como dizem.

Agora que você conhece os benefícios que a busca semântica — e o Amazon Comprehend — pode trazer para o seu negócio, entre em contato com a gente e converse com um de nossos consultores sobre como podemos ajudá-lo a trazer esse tipo de solução para a sua empresa!