Функциональные возможности Amazon Comprehend:

• Извлечение сущностей. Платформа способна автоматически идентифицировать и извлекать именованные сущности из текстовых данных, такие как имена людей, организации, локации, даты и другие значимые элементы, что упрощает анализ больших объёмов информации и позволяет формировать структурированные базы данных.
• Анализ тональности. Инструмент предоставляет возможность оценивать эмоциональную окраску текста, определяя, является ли содержание позитивным, негативным или нейтральным, что полезно для мониторинга общественного мнения, анализа отзывов клиентов и оценки репутации бренда.
• Распознавание ключевых фраз. Система выявляет наиболее значимые и информативные фразы в текстах, что помогает быстро выявлять основные темы и идеи, содержащиеся в документах, и упрощает процесс контент-анализа.
• Классификация текстов. Amazon Comprehend позволяет распределять текстовые данные по заранее определённым категориям или тематикам, что облегчает организацию и поиск информации в больших текстовых корпусах.
• Определение языка. Платформа автоматически распознаёт язык, на котором написан текст, что позволяет работать с многоязычными наборами данных и адаптировать обработку в зависимости от языковых особенностей.
• Анализ зависимостей между сущностями. Система способна выявлять семантические связи между различными сущностями в тексте, что даёт возможность глубже понимать контекст и взаимосвязи в данных, важных для бизнес-аналитики и исследований.
• Обработка естественного языка. Инструменты для работы с NLP (обработка естественного языка) позволяют анализировать и понимать человеческий язык, извлекая из текстов смысловую нагрузку и преобразуя её в формат, удобный для машинной обработки и анализа.
• Поиск тематик и тем. Система способна выявлять скрытые темы и тематические блоки в неструктурированных текстовых данных, что полезно для сегментации контента, выявления трендов и анализа больших массивов документов.
• Поддержка работы с большими данными. Платформа спроектирована для обработки значительных объёмов текстовых данных, что делает её пригодной для использования в масштабных проектах, требующих анализа больших текстовых корпусов.