В прошлом году Amazon объявила Comprehend , инструмент обработки естественного языка, чтобы помочь компаниям извлекать общие слова и фразы из совокупности информации.
Сегодня, за неделю до конференции «Re: invent» , Amazon анонсировала усовершенствование Comprehend, которое позволяет разработчикам создавать списки специализированных слов и фраз без знания знаний в области
машинного обучения.
«Сегодня мы рады представить новые возможности настройки постигать, которые позволяют разработчикам расширять постигать , чтобы определить условия естественного языка и классифицировать текст , который специализируется на их команде, бизнес или отрасль,» Matt Wood, GM для глубокого изучения и ИИ писали сообщение в блоге, объявляющее об улучшении.
Ключевым аспектом этого является то, что Amazon обрабатывает всю сложность, позволяя разработчикам добавлять индивидуальные списки без глубокого обучения машинам или естественного языка обработки. «Под капотом Comprehend будет делать тяжелый подъем, чтобы строить, обучать и размещать индивидуальные модели машинного обучения и делать эти модели доступными через частный API», - писал Вуд.
Это включает в себя две части. Во-первых, разработчики определяют список настраиваемых объектов. Это может быть что-то вроде юридического языка в юридической фирме или список номеров в автомобильной компании. Все, что разработчик должен сделать, это разоблачить список этих объектов. Amazon учится идентифицировать настраиваемый язык и создает индивидуальную, настроенную модель, основанную на списке.
Вторая часть включает индивидуальную классификацию. После того, как у вас есть язык, вы можете начать создавать логические списки, где появляются термины. «Через всего лишь 50 примеров Comprehend автоматически обучит пользовательскую классификационную модель, которая может быть использована для классификации всех ваших документов. Вы можете группировать сообщения поддержки по отделам, сообщениям в социальных сетях по продуктам или отчетам аналитиков по бизнес-единицам, - писал Вуд. Вы можете увидеть, как это может быть полезно для использования этих элементов после того, как они были извлечены и классифицированы, и переместите их через рабочий процесс в соответствующий персонал или для дальнейшего использования программным путем приложением.
Amazon предоставляет возможность создавать индивидуальные модели машинного обучения, в то время как он заботится о деталях за кулисами. В лучшем случае облачные компании упрощают комплекс и предоставляют доступ к наборам сервисов, которые в противном случае многим разработчикам может быть сложно реализовать самостоятельно. Comprehend пытается предложить способ создания индивидуальных моделей без каких-либо знаний о машинах.
Новые функции Comprehend обычно доступны начиная с сегодняшнего дня.
Источник (Рон Миллер https://techcrunch.com)