مستندات Amazon Comprehend

مقدمه

Amazon Comprehend یک سرویس پردازش زبان طبیعی (NLP) کاملاً مدیریت شده توسط آمازون وب سرویس (AWS) است. این سرویس از یادگیری ماشین (ML) برای استخراج بینش از متن استفاده می‌کند. Comprehend به شما امکان می‌دهد تا به سرعت داده‌های متنی خود را تجزیه و تحلیل کنید و اطلاعات معنی‌داری مانند احساسات، موجودیت‌ها، عبارات کلیدی، موضوعات و زبان را شناسایی کنید. این مقاله یک راهنمای جامع برای مبتدیان در مورد مستندات Amazon Comprehend ارائه می‌دهد، از جمله مفاهیم کلیدی، ویژگی‌ها، موارد استفاده و نحوه شروع کار با این سرویس.

مفاهیم کلیدی

• پردازش زبان طبیعی (NLP): NLP شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا زبان انسان را درک و پردازش کنند.
• یادگیری ماشین (ML): ML الگوریتم‌هایی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا از داده‌ها یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، عملکرد خود را بهبود بخشند.
• موجودیت‌ها (Entities): موجودیت‌ها اشیاء، افراد، مکان‌ها، سازمان‌ها و سایر موارد قابل شناسایی در متن هستند.
• احساسات (Sentiment): احساسات نشان‌دهنده نگرش یا احساس بیان شده در متن است (مثبت، منفی، خنثی).
• عبارات کلیدی (Key Phrases): عبارات کلیدی مهمترین عبارات در متن هستند که موضوع اصلی را نشان می‌دهند.
• موضوعات (Topics): موضوعات دسته‌های کلی هستند که متن را سازماندهی می‌کنند.
• زبان (Language): تشخیص خودکار زبان متن.

ویژگی‌های Amazon Comprehend

Amazon Comprehend طیف وسیعی از ویژگی‌ها را ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد تا داده‌های متنی خود را به روش‌های مختلف تجزیه و تحلیل کنید. برخی از مهم‌ترین ویژگی‌ها عبارتند از:

• تشخیص موجودیت‌ها (Entity Recognition): شناسایی و طبقه‌بندی موجودیت‌ها در متن (مانند نام‌ها، مکان‌ها، سازمان‌ها). تشخیص نام موجودیت یک تکنیک مهم در NLP است.
• تحلیل احساسات (Sentiment Analysis): تعیین احساس کلی بیان شده در متن. برای مثال، آیا یک بررسی محصول مثبت، منفی یا خنثی است؟ تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی کاربرد فراوانی دارد.
• استخراج عبارات کلیدی (Key Phrase Extraction): شناسایی مهمترین عبارات در متن.
• مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling): کشف موضوعات پنهان در مجموعه بزرگی از متن. الگوریتم‌های مدل‌سازی موضوعی مانند LDA و NMF.
• تشخیص زبان (Language Detection): تعیین زبان متن.
• سفارشی‌سازی مدل‌ها (Custom Models): آموزش مدل‌های Comprehend با داده‌های خودتان برای بهبود دقت و عملکرد در موارد استفاده خاص. آموزش مدل‌های NLP سفارشی نیازمند درک عمیق از داده‌ها است.
• Comprehend Medical (Comprehend Medical): یک نسخه تخصصی از Comprehend که برای استخراج اطلاعات از متن‌های پزشکی طراحی شده است. پردازش زبان طبیعی در حوزه سلامت بسیار مهم است.
• Comprehend Real-time (Comprehend Real-time): برای پردازش سریع متن در زمان واقعی. تحلیل داده‌های جریانی با استفاده از Comprehend Real-time امکان‌پذیر است.

موارد استفاده از Amazon Comprehend

Amazon Comprehend می‌تواند در طیف گسترده‌ای از موارد استفاده به کار رود، از جمله:

• تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری (Customer Feedback Analysis): درک نظرات مشتریان از طریق بررسی‌های محصول، نظرسنجی‌ها و رسانه‌های اجتماعی. تجزیه و تحلیل بازخورد مشتریان با NLP می‌تواند منجر به بهبود محصولات و خدمات شود.
• مدیریت شهرت برند (Brand Reputation Management): نظارت بر نحوه صحبت کردن مردم در مورد برند شما در اینترنت. نظارت بر رسانه‌های اجتماعی برای مدیریت شهرت برند ضروری است.
• کشف تقلب (Fraud Detection): شناسایی الگوهای مشکوک در متن، مانند ایمیل‌ها و پیام‌های متنی. تشخیص تقلب با استفاده از NLP می‌تواند از خسارات مالی جلوگیری کند.
• خودکارسازی خدمات مشتری (Customer Service Automation): استفاده از Comprehend برای درک سوالات مشتریان و ارائه پاسخ‌های مناسب. چت‌بات‌های هوشمند با استفاده از NLP ساخته می‌شوند.
• تحلیل اخبار و رسانه (News and Media Analysis): شناسایی موضوعات مهم در اخبار و رسانه‌ها. تحلیل محتوای اخبار برای درک روندها و رویدادها مفید است.
• تحلیل اسناد حقوقی (Legal Document Analysis): استخراج اطلاعات مهم از اسناد حقوقی. پردازش اسناد حقوقی با NLP می‌تواند در صرفه‌جویی زمان و هزینه کمک کند.
• تحلیل داده‌های پزشکی (Medical Data Analysis): استخراج اطلاعات از پرونده‌های پزشکی و گزارش‌های بالینی.

شروع کار با Amazon Comprehend

برای شروع کار با Amazon Comprehend، مراحل زیر را دنبال کنید:

1. ایجاد یک حساب AWS (Create an AWS Account): اگر قبلاً یک حساب AWS ندارید، باید یک حساب ایجاد کنید. 2. دسترسی به سرویس Comprehend (Access the Comprehend Service): وارد کنسول AWS شوید و سرویس Comprehend را جستجو کنید. 3. انتخاب یک روش تجزیه و تحلیل (Choose an Analysis Method): متناسب با نیاز خود، یکی از روش‌های تجزیه و تحلیل Comprehend را انتخاب کنید (مانند تشخیص موجودیت‌ها، تحلیل احساسات، استخراج عبارات کلیدی). 4. ارائه متن (Provide Text): متنی را که می‌خواهید تجزیه و تحلیل کنید، به Comprehend ارائه دهید. 5. بررسی نتایج (Review Results): Comprehend نتایج تجزیه و تحلیل را به شما نشان می‌دهد.

مثال‌ها

• تشخیص موجودیت‌ها:

 فرض کنید متن زیر را دارید: "آمازون یک شرکت فناوری آمریکایی است که در سال ۱۹۹۴ توسط جف بزوس تاسیس شد."
 Comprehend موجودیت‌های زیر را شناسایی می‌کند:
   * آمازون (سازمان)
   * آمریکا (مکان)
   * جف بزوس (شخص)
   * ۱۹۹۴ (تاریخ)

• تحلیل احساسات:

 فرض کنید متن زیر را دارید: "من عاشق این محصول هستم! کیفیت آن عالی است و ارزش خرید دارد."
 Comprehend احساسات متن را مثبت تشخیص می‌دهد.

قیمت‌گذاری Amazon Comprehend

قیمت‌گذاری Amazon Comprehend بر اساس میزان متن پردازش شده و ویژگی‌های مورد استفاده انجام می‌شود. مدل‌های قیمت‌گذاری AWS متنوع هستند و بسته به سرویس متفاوت‌اند. برای اطلاعات دقیق در مورد قیمت‌گذاری، به صفحه قیمت‌گذاری Amazon Comprehend مراجعه کنید.

ملاحظات امنیتی

Amazon Comprehend با رعایت بالاترین استانداردهای امنیتی طراحی شده است. امنیت در AWS بسیار مهم است و AWS اقدامات متعددی را برای محافظت از داده‌های شما انجام می‌دهد. اطمینان حاصل کنید که داده‌های خود را به درستی رمزگذاری کرده‌اید و از سیاست‌های کنترل دسترسی مناسب استفاده می‌کنید.

منابع بیشتر

• مستندات Amazon Comprehend: [[1]]
• راهنمای شروع سریع Amazon Comprehend: [[2]]
• نمونه کد Amazon Comprehend: [[3]]
• وبلاگ AWS Machine Learning: [[4]]
• فروم AWS: [[5]]

استراتژی‌های مرتبط، تحلیل تکنیکال و تحلیل حجم معاملات

• تحلیل تکنیکال با استفاده از داده‌های متنی
• استفاده از NLP برای پیش‌بینی روند بازار
• تحلیل احساسات در اخبار مالی
• تشخیص اخبار جعلی با استفاده از NLP
• تحلیل حجم معاملات با استفاده از NLP
• مدل‌سازی ریسک با استفاده از داده‌های متنی
• استفاده از NLP برای شناسایی فرصت‌های سرمایه‌گذاری
• تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای پیش‌بینی رفتار بازار
• تحلیل گزارش‌های مالی با استفاده از NLP
• تشخیص تقلب در بازار سهام با استفاده از NLP
• استفاده از NLP برای بهبود تصمیم‌گیری‌های مالی
• تحلیل اخبار اقتصادی با استفاده از NLP
• پیش‌بینی نرخ ارز با استفاده از NLP
• تحلیل شاخص‌های اقتصادی با استفاده از NLP
• استفاده از NLP برای مدیریت پورتفوی سرمایه‌گذاری

شروع معاملات الآن

ثبت‌نام در IQ Option (حداقل واریز $10) باز کردن حساب در Pocket Option (حداقل واریز $5)

به جامعه ما بپیوندید

در کانال تلگرام ما عضو شوید @strategybin و دسترسی پیدا کنید به: ✓ سیگنال‌های معاملاتی روزانه ✓ تحلیل‌های استراتژیک انحصاری ✓ هشدارهای مربوط به روند بازار ✓ مواد آموزشی برای مبتدیان