Amazon Comprehend 서울 리전 출시

Amazon Comprend는 기계 학습을 사용하여 텍스트 안에 있는 통찰력과 관계를 찾아내는 자연어 처리(NLP) 서비스로서 작년 11월 한국어 지원에 이어 오늘부터 서울 리전을 포함해서 도쿄 및 뭄바이 리전에서 사용 가능합니다.

Amazon Comprehend를 사용하면 별도의 NLP 모델을 구축하고 실행하는 데 필요한 기술 구현이나 개발 단계가 필요 없이 손쉽게 애플리케이션에 텍스트 분석을 쉽게 추가 할 수 있습니다.

본 서비스를 이용하면 해당 텍스트에 대한 다국어를 식별하고 핵심 문구, 장소, 사람, 브랜드 또는 이벤트를 추출합니다. 토큰화 및 Parts of Speech(PoS, 품사)를 사용하여 텍스트가 얼마나 긍정적인지 또는 부정적인지를 이해하며 텍스트 파일 모음을 주제별로 자동으로 정리합니다. Amazon Comprehend의 AutoML 기능으로 해당 조직의 필요에 꼭 맞게 조정된 사용자 지정 개체 세트나 텍스트 분류 모델을 빌드할 수도 있습니다.

또한, 특정 용어나 부품 코드 등을 찾아내거나 고객 지원 문의나 소셜 미디어 게시물 등의 텍스트에서 주요 맥락을 분류하도록 확장하여, 기계 학습에 대한 전문 지식 없이도 이러한 사용자 지정 기능을 추가할 수 있습니다. (각각의 예제 세트 약간과 레이블만 제공하면 나머지는 Comprehend가 알아서 합니다.)

Amazon Comprehend의 주요 서비스 기능과 사용 방법은 아래 블로그를 참고하시기 바랍니다.

최근에는 데이터베이스 쿼리에 SQL 함수를 사용하여 Amazon Aurora 데이터에 기계 학습 모델을 적용할 수 있습니다. 예를 들어 Amazon Comprehend를 사용하여 사용자 댓글의 감정을 감지하거나 SageMaker로 구축된 사용자 지정 기계 학습 모델을 적용하여 고객의 “churn(이탈)” 위험을 예측할 수 있습니다. 이탈은 “change(변심)”와 “turn(돌아서기)”을 조합한 단어로, 서비스 사용을 중지하는 고객을 설명하는 데 사용됩니다.