Mikä on tärkeää ymmärtämisen ymmärtämisessä ja miten se voi auttaa sinua?
Koulun alkuvaiheessa ajateltiin, että ymmärryksen tavoite on poistaa kokonaan lukemamme teksti ja sillä on suuri merkitys aikuisiässä. Tämä on totta.
Mitä on ymmärrys lukemisesta?
Dekoodaus, sujuvuus ja sanastotaidot ovat avain lukun ymmärtämiseen ja yhteyden muodostamiseen ideoita lauseen sisällä ja välillä. Tärkeintä lukun ymmärtäminen on kyky ymmärtää kirjallinen teksti.Ymmärtää (verbi) - ymmärtää jotain täysin
Nyt kun olemme vanhempia, meillä on upeita töitä, työskentelemme miellyttävissä toimistoissa tai lohdutamme omia kotejamme. Ne oppitunnit, jotka olemme oppineet koulussa, ovat hyvin käytössä. No, siihen pisteeseen asti, voimme lukea ja ymmärtää kirjoitetun sanan; kuitenkin useammin meidät hukuttaa asiakirjojen ja tietojen määrä. Kokemuksestani löydän aikaa lukea 5-10 paperia päivässä, enempää kuin mitä jouduttiin odottamaan, kun minulla on enemmän aikaa tai minulla on parempi tuulella.
Entä jos yrityksesi saa 100, 1,000 10,000 tai XNUMX XNUMX plus asiakirjaa viikossa. Se olisi erittäin työläs, aikaa vievä työ ihmiskunnalle ja väistämättä altis virheille. Mikä on parempi tapa löytää oivalluksia ja suhdetta tekstistä? Katsotaanpa tekoälyä ja koneoppimista seuraavissa kappaleissa.
Mitä tekoälytyökalut ymmärtävät, ymmärtävät tekstin, asiakirjoissa olevan kirjoitetun sanan?
Amazon Comprehend on luonnollinen kielenkäsittelypalvelu (NLP), joka käyttää koneoppimista oivallusten ja suhteiden löytämiseen tekstistä. Ei koneoppimiskokemusta. Strukturoimattomissa tiedoissa on aarreaitta potentiaalista istumista. Koneoppiminen on erinomainen tapa tunnistaa kiinnostavat kohteet tarkasti laajalla tekstialueella ja voi oppia kielen sisällä piilotetut tunteet melkein rajattomassa mittakaavassa.
Comprehend käyttää koneoppimista auttamaan sinua rakentamattomissa tiedoissa olevien oivallusten ja suhteiden paljastamisessa. Palvelu tunnistaa tekstin kielen; poimii avainsanoja, paikkoja, ihmisiä, tuotemerkkejä tai tapahtumia; ymmärtää kuinka positiivinen tai negatiivinen teksti on; analysoi tekstiä tokenisaation ja puheen osien avulla ja järjestää automaattisesti kokoelman tekstitiedostoja aiheittain. Voit myös käyttää Amazon Comprehendin AutoML-ominaisuuksia rakentaaksesi mukautetun joukon entiteettejä tai tekstiluokittelumalleja, jotka on räätälöity yksilöllisesti organisaatiosi tarpeiden mukaan.
Voit poimia monimutkaisia lääketieteellisiä tietoja rakentamattomasta tekstistä käyttämällä erityistä räätälöityä ratkaisua Comprehend Medical. Palvelu voi tunnistaa lääketieteelliset tiedot, kuten sairaudet, lääkkeet, annokset, vahvuudet ja taajuudet, useista lähteistä, kuten lääkärin muistiinpanot, kliinisten tutkimusten raportit ja potilaan terveystiedot. Comprehend Medical Solution tunnistaa myös erotetun lääkkeen ja testi-, hoito- ja menettelytietojen välisen suhteen suoraviivaisemman analyysin tekemiseksi. Esimerkiksi palvelu määrittää strukturoimattomista kliinisistä muistiinpanoista tietyn annoksen, vahvuuden ja taajuuden, joka liittyy tiettyyn lääkkeeseen.
Hyödyt
Hanki parempia vastauksia tekstistäsi - kaikista lähteistä.
Ymmärtää voi löytää tekstin merkityksen ja suhteet asiakastukitapauksista, aikaisemmista tai arkistoiduista tapauksista, perusteellisista ammattiartikkeleista, syötteistä, uutisartikkeleista, asiakirjoista ja muista lähteistä. Voit esimerkiksi tunnistaa ominaisuuden, joka mainitaan useimmin.
Järjestä asiakirjat aiheiden mukaan
Ymmärtämisratkaisu voi analysoida kokoelman asiakirjoja ja muita tekstitiedostoja ja järjestää ne automaattisesti asiaankuuluvien termien tai aiheiden mukaan. Tämän jälkeen voit käyttää aiheita henkilökohtaisen sisällön toimittamiseen asiakkaille tai monipuolisemman haun ja navigoinnin tarjoamiseksi. Oletetaan esimerkiksi, että sinulla on laaja kokoelma laki- tai lääketieteellisiä artikkeleita. Tällöin voit ryhmitellä ne automaattisesti aiheen mukaan, jotta sivustosi voi ehdottaa työntekijöille uusia artikkeleita aiemmin lukemansa perusteella.
Harjoittele malleja tietojesi perusteella
Voit helposti laajentaa ymmärrystä tunnistamaan tietyt termit, kuten käytäntönumerot tai osanumerot. Voit myös kehittää Comprehend-sovelluksen luokittelemaan asiakirjat ja viestit yrityksellesi sopivalla tavalla, kuten asiakastukipyynnöt pyynnöstä tai tapauksista. Tämän mukautuksen lisääminen ei vaadi koneoppimista. Annat tarrasi ja pienen joukon esimerkkejä kullekin, ja Comprehend hoitaa loput.
Tuki yleiselle ja toimialakohtaiselle tekstille
Ymmärrä voi löytää oivalluksia strukturoimattomasta tekstistä, kuten sosiaalisen median viesteistä, sähköposteista ja verkkosivuista. Voimanlähteenä ovat uusimmat koneoppimismallit. Comprehend Medical tunnistaa myös lääketieteelliset tiedot, kuten lääkitys ja sairaudet, ja määrittää niiden suhteen toisiinsa (esim. Lääkeannos ja vahvuus). Esimerkiksi Amazon Comprehend Medical -uutteet "metisilliiniresistentti Staphylococcus aureus", joka syötetään usein nimellä "MRSA". Se tarjoaa kontekstin, kuten onko potilaan tulos positiivinen vai negatiivinen, saadun termin merkitykselliseksi.
Käyttäjäjutut
Tarkka haku
Amazon Comprehendin avulla voit tarjota paremman hakukokemuksen antamalla hakukoneesi indeksoida avainsanoja, kokonaisuuksia ja mielipiteitä. Voit keskittää haun artikkeleiden kontekstiin ensisijaisten avainsanojen sijaan.
Tiedonhallinta ja löytö
Amazon Comprehendin avulla voit järjestää ja luokitella asiakirjat aiheittain löytämisen helpottamiseksi ja mukauttaa sitten sisällönsuosituksia lukijoille suosittelemalla muita samaan aiheeseen liittyviä artikkeleita.
Suorita lääketieteellisen kohortin analyysi
Onkologiassa on löydettävä nopeasti oikeat valintaperusteet potilaiden rekrytoimiseksi kliinisiin tutkimuksiin. Amazon Comprehend Medical ymmärtää ja tunnistaa rakenteettomasta tekstistä löytyvät monimutkaiset lääketieteelliset tiedot, jotka helpottavat indeksointia ja hakua. Voit käyttää näitä oivalluksia rekrytoida potilaita sopivaan kliiniseen tutkimukseen murto-osassa aikaa ja kustannuksia manuaalisista valintaprosesseista.
Globaaleja asiakkaiden menestystarinoita
LexisNexis Legal & Professional on maailmanlaajuinen sisältö- ja teknologiaratkaisujen tarjoaja laki- ja liike-elämän ammattilaisille, joka palvelee asiakkaita yli 175 maassa ja tarjoaa yli 2 miljardia haettavaa arkistoa.
”Tarjoamme lakimiesammattilaisille oivaltavaa tutkimusta ja analyysia auttaaksemme heitä tekemään perusteltuja päätöksiä. Siksi etsimme aina parempia tapoja löytää oivalluksia oikeudellisista asiakirjoista. Amazon Comprehendin automaattisen koneoppimisen (ML) ansiosta voimme nyt rakentaa tarkkoja mukautettujen entiteettien tunnistamismalleja joutumatta ML: ään liittyviin monimutkaisuuksiin. Eniten välitämme yksiköt, kuten tuomari ja asianajaja, voidaan tunnistaa nopeasti yli 200 miljoonasta asiakirjasta yli 92 prosentin tarkkuudella. "
Rick McFarland, tietojohtaja - LexisNexis
VidMob on teknologia-alusta, joka yhdistää markkinoijat maailmanlaajuiseen asiantuntijaeditorien, animaattoreiden ja liikegrafiikkasuunnittelijoiden verkostoon.
"Amazon Comprehend- ja Amazon Transcribe -palvelut antavat VidMobille mahdollisuuden rakentaa korkealaatuista koneoppimisen tekstianalyysia Agile Creative Suite -sovellukseen, mikä auttaa meitä auttamaan brändin asiakkaita ymmärtämään sisällön suorituskykyä millään tavalla ennen kuin mahdollista. Pystymme transkriboimaan tekstiä videosisällöstä ja analysoimaan sen nopeasti Comprehendin avulla, jolloin voimme esitellä käytännöllisiä oivalluksia sekä luojayhteisölle että asiakkaillemme ja antaa heille strategisen edun markkinoilla. "
Alex Collmer, perustaja ja toimitusjohtaja - VidMob
Valmis aloittamaan?
Ota yhteyttä saadaksesi lisätietoja koneoppimisratkaisuista älykkääseen asiakirjojen käsittelyyn, joka on räätälöity palvelu lakiasiaintoimistoosi.
Ota yhteyttä >>>
Tutustu tapaustutkimuksiimme ja muihin viesteihimme saadaksesi lisätietoja:
Välitämme ympäristöstä; Siksi meillä on paperiton toimisto AWS WorkDocsissa.
Automaattinen tietojenkäsittely asiakirjoista oikeudellisessa ympäristössä, asianajotoimisto
Siirtyminen asuntokehittäjien AWS: ään
Korkean saatavuuden ja suojatun maksualustan avulla pilvi
AWS Kendra, jolla on Google-hakutoiminnot tai parempi organisaatiossasi