데이터 중심 시대에 텍스트 정보는 많은 가치를 담고 있지만, 수동으로 추출하고 이해하는 데는 종종 시간이 많이 걸리고 노동 집약적입니다.AWS 컴프리헨드 AWS Comprehend는 Amazon Web Services에서 출시한 관리형 자연어 처리(NLP) 서비스입니다. 머신러닝을 기반으로 텍스트를 자동으로 분석하여 사용자가 심층적인 머신러닝 지식 없이도 엔터티를 식별하고, 키워드를 추출하고, 감정을 파악하고, 문법 구조를 이해할 수 있도록 지원합니다. 이 가이드에서는 AWS Comprehend의 기능, 애플리케이션 및 장점을 체계적으로 소개하고, 기업이 데이터에서 더욱 효율적으로 인사이트를 도출하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.
AWS Comprehend란 무엇인가요?
AWS Comprehend는 텍스트에서 엔터티, 핵심 문구, 언어, 감정 및 기타 요소를 자동으로 식별하고 직관적인 분석 결과를 제공합니다. 개발자와 데이터 과학자는 이를 활용하여 텍스트 처리 기능을 애플리케이션에 신속하게 통합하여 데이터 활용도를 높일 수 있습니다.
핵심 기능 및 작동 원리
1. 엔터티 및 핵심 문구 인식
이 서비스는 텍스트를 스캔하여 사람 이름, 장소, 브랜드, 날짜 등의 중요한 정보에 주석을 달 수 있습니다. 또한 "디지털 혁신"이나 "공급망 최적화"와 같은 핵심 문구를 추출하여 텍스트의 핵심을 빠르게 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
2. 언어 식별 및 구문 분석
텍스트를 입력하면 시스템은 먼저 해당 언어(다국어 지원)를 확인합니다. 그런 다음 문법 분석을 사용하여 문장을 명사, 동사, 형용사와 같은 구성 요소로 분해하여 문장 구조를 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다.
3. 감정 및 대상 감정 분석
AWS Comprehend는 전반적인 감정이 긍정적, 부정적, 중립적 또는 혼합된지 판단할 뿐만 아니라 특정 엔터티에 대한 감정도 추출합니다. 예를 들어, 제품 리뷰는 전반적으로 긍정적일 수 있지만 "애프터서비스"에 대해서는 부정적일 수 있습니다.
4. 이벤트 인식 및 주제 모델링
뉴스나 보도와 같은 상황에서 Comprehend는 텍스트 내 이벤트와 관련 개체를 식별할 수 있습니다. 또한 주제 모델링을 수행하여 방대한 양의 문서를 자동으로 그룹화하여 사용자가 정보 분포와 추세를 파악하도록 돕습니다.
5. 맞춤형 및 다중 모드 처리
사용자는 즉각적인 피드백을 위해 실시간 분석을 수행하거나, Amazon S3에 저장된 대량의 데이터를 일괄 처리하여 분석할 수 있습니다. 또한, 맞춤형 모델 학습을 지원하여 기업이 비즈니스 요구에 따라 엔터티 인식 및 분류 기준을 조정할 수 있도록 지원합니다.
응용 프로그램 시나리오
- 고객 지원 최적화: 피드백과 작업 지시를 분석하여 일반적인 문제를 파악하고 제품 반복을 안내합니다.
- 언론 및 여론 모니터링: 뉴스 기사에서 회사나 키워드의 빈도와 감정을 추적합니다.
- 개인화된 추천: 콘텐츠 플랫폼은 댓글과 상호작용 데이터를 활용하여 사용자에게 더욱 관련성 있는 추천을 제공할 수 있습니다.
- 규정 준수 및 감사: 회사가 법률 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 커뮤니케이션 콘텐츠를 자동으로 감지합니다.
사용 방법
콘솔 빠른 시작
빠른 경험을 원하는 사용자에게 적합:
- AWS Management Console에 로그인하고 Comprehend로 이동합니다.
- 엔터티 인식, 언어 감지, 감정 분석 등 분석 유형을 선택합니다.
- 텍스트를 입력하거나 문서를 업로드하세요.
- 분석을 클릭하면 인터페이스에서 결과를 볼 수 있습니다.
이 방법은 프로그래밍이 필요 없으며 테스트와 소규모 시나리오에 적합합니다.
API 통합
개발자는 AWS CLI 또는 SDK를 통해 애플리케이션에 기능을 내장할 수 있습니다.
- 개발 환경과 자격 증명을 구성합니다.
- DetectSentiment나 DetectEntities와 같은 해당 API를 호출합니다.
- 요청을 보내고 반환된 JSON 데이터를 구문 분석합니다.
예를 들어, CLI를 사용하여 리뷰의 감정을 감지하려면 다음을 수행합니다.
aws comprehend detect-sentiment –language-code “en” –text “제품이 정말 마음에 들었습니다.” –region your-region
다른 AWS 서비스와의 통합
- 아마존 S3: S3에 저장된 대량의 텍스트에 대해 직접 일괄 분석을 수행합니다.
- AWS 람다: 파일을 업로드한 후 감정 감지를 트리거하고 결과를 데이터베이스에 다시 저장하는 등 자동화된 프로세스를 구현합니다.
- 아마존 세이지메이커: 머신 러닝 플랫폼과 결합하여 맞춤형 텍스트 분석 모델을 더욱 최적화하거나 훈련합니다.
서비스 간 협업을 통해 기업은 종단 간 지능형 텍스트 처리 프로세스를 구축하고 데이터 수집, 분석에서 의사 결정까지 자동화된 폐쇄 루프를 구현할 수 있습니다.
가격 모델
AWS Comprehend 도입 사용하면서 지불, 선불이나 장기 약정이 필요하지 않습니다.
- 기본 분석: 엔터티 인식 및 감정 분석과 같은 서비스는 처리된 문자 수에 따라 요금이 청구됩니다(각 100자가 청구 단위입니다).
- 사용자 정의 모델: 훈련, 저장, 추론에 대한 추가 비용이 포함됩니다.
- 무료 티어: 신규 사용자는 처음 12개월 동안 매달 최대 50,000개의 텍스트 단위를 무료로 처리할 수 있습니다.
계산 예시: 매달 100만 개의 문자를 분석하고 엔터티 인식과 핵심 구문 추출을 수행하며 100자당 비용이 $0.0001이라고 가정하면 다음과 같습니다.
- 엔터티 인식: $10
- 핵심어: $10
- 총액은 한 달에 약 $20입니다.
요약하다
AWS Comprehend는 머신러닝을 사용하여 비정형 텍스트를 정형 데이터로 쉽게 변환하여 더욱 정확한 분석과 의사 결정을 지원합니다. 고객 피드백 분석, 규정 준수 모니터링 또는 다른 AWS 서비스와의 통합을 통한 프로세스 자동화 등 어떤 용도로 사용하든 가치가 있습니다. NLP 기능을 빠르게 도입하려는 조직에게 AWS Comprehend는 효율적이고 유연하며 비용 효율적인 옵션입니다.
