在數據驅動的時代，文字資訊蘊含著大量價值，但人工提取和理解往往費時費力。AWS Comprehend 是亞馬遜雲端服務推出的託管自然語言處理（NLP）服務，基於機器學習技術，能夠自動分析文本，幫助用戶識別實體、提取關鍵字、判斷情緒並理解語法結構，而無需深入的機器學習背景。本指南將系統介紹AWS Comprehend 的功能、應用及優勢，展示其如何幫助企業更有效率地挖掘資料洞察。
什麼是AWS Comprehend？
AWS Comprehend 可以自動識別文本中的實體、關鍵字詞、語言、情緒等要素，並提供直覺的分析結果。無論是開發人員還是資料科學家，都可以透過它快速在應用中整合文字處理能力，從而提升資料利用率。
核心功能與工作原理
1. 實體與關鍵短語識別
該服務能掃描文本，標註出人名、地名、品牌、日期等重要資訊。同時，它還能提取關鍵短語，例如“數位轉型”或“供應鏈優化”，幫助快速抓住文字核心。
2. 語言辨識與文法分析
輸入文字後，系統會先判斷所屬語言，並支援多語種。接著透過文法解析，將句子拆解為名詞、動詞、形容詞等成分，以便理解句子結構。
3. 情緒與目標情緒分析
AWS Comprehend 不僅能判斷整體情緒是正面、負面、中性還是混合，還能針對特定實體提取情緒。例如在產品評估中，整體可能為正面，但涉及「售後服務」時則可能偏負面。
4. 事件辨識與主題建模
在新聞、報導等場景中，Comprehend 可以識別文本涉及的事件及其相關實體。同時，它還能進行主題建模，對海量文件自動分組，幫助使用者理解資訊分佈和趨勢。
5. 客製化與多模式處理
使用者既可以選擇即時分析以獲得即時回饋，也可以使用批次方式分析儲存在Amazon S3 中的大量資料。此外，它還支援訓練客製化模型，讓企業根據業務需求調整實體識別和分類標準。
應用場景
- 客戶支援優化：透過分析回饋和工單，識別常見問題，指導產品迭代。
- 媒體與輿情監控：追蹤公司或關鍵字在新聞報導中的出現頻率與情緒傾向。
- 個性化推薦：內容平台可藉助評論和互動數據，為用戶提供更契合的推薦。
- 合規與審查：自動偵測溝通內容，幫助企業滿足法律與合規要求。
使用方式
控制台快速上手
適合希望快速體驗的使用者：
- 登入AWS 管理控制台，進入Comprehend。
- 選擇分析類型，如實體辨識、語言偵測或情緒分析。
- 輸入文字或上傳文件。
- 點擊分析，即可在介面上查看結果。
這種方式無需編程，適合測試與小規模場景。
API 集成
開發者可透過AWS CLI 或SDK 將功能嵌入應用：
- 配置開發環境與憑證。
- 呼叫對應API，例如DetectSentiment 或DetectEntities。
- 發送請求並解析傳回的JSON 資料。
例如，使用CLI 偵測一則評論的情緒：
aws comprehend detect-sentiment –language-code “en” –text “I really enjoyed the product.” –region your-region
與其他AWS 服務的集成
- Amazon S3：直接對儲存在S3 中的大規模文字執行批次分析。
- AWS Lambda：實現自動化流程，例如檔案上傳後觸發情緒偵測，並將結果儲存回資料庫。
- Amazon SageMaker：結合機器學習平台，進一步優化或訓練客製化文字分析模型。
透過服務間協同，企業可以建構端到端的智慧文字處理流程，實現從資料收集、分析到決策的自動化閉環。
定價模式
AWS Comprehend 採用 按需付費，無需預付或長期承諾：
- 基礎分析：如實體辨識、情緒分析等，以處理的字元數計費（每100字元為一個計費單元）。
- 客製化模型：包括訓練、儲存和推理的額外費用。
- 免費套餐：新用戶在前12個月，每月可免費處理最多50,000 個文字單元。
範例計算：如果每月需分析100 萬字符，執行實體識別和關鍵短語提取，假設每項每100字符費用為$0.0001，則：
- 實體識別：$10
- 關鍵短語：$10
- 合計每月約$20。
总结
AWS Comprehend 透過機器學習技術，讓企業能夠輕鬆將非結構化文字轉化為結構化數據，從而支援更精準的分析與決策。無論是用於客戶回饋分析、合規監測，或是與其他AWS 服務整合打造自動化流程，它都能發揮價值。對於希望快速引入NLP 功能的組織而言，AWS Comprehend 是一款高效、靈活且經濟的選擇。
