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Erkenntnisanalyse in Texten mit Amazon Comprehend

Anleitung

In diesem Schritt-für-Schritt-Tutorial lernen Sie, wie Sie Amazon Comprehend verwenden, um Texte zu analysieren und Erkenntnisse daraus abzuleiten.

Amazon Comprehend ist ein Dienst zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), der Machine Learning einsetzt, um Erkenntnisse und Zusammenhänge in Texten zu finden. Amazon Comprehend nutzt Machine Learning, um Erkenntnisse und Zusammenhänge in Ihren unstrukturierten Daten zu finden. Der Service identifiziert die Sprache des Textes, extrahiert Schlüsselsätze, Orte, Personen, Marken oder Ereignisse, erkennt, wie positiv oder negativ der Text ist, analysiert den Text mithilfe von Tokenisierung und Teilen der Sprache und organisiert automatisch eine Sammlung von Textdateien nach Themen.  

In diesem Tutorial-Szenario planen Sie eine Reise und möchten hilfreiche Reisebücher finden. Sie haben ein Buch ausgewählt und möchten nun einige Rezensionen mit Amazon Comprehend bearbeiten, um herauszufinden, ob andere Kunden das Buch wertvoll fanden.

In diesem Tutorial lernen Sie Folgendes:

  1. Wie Sie sich in der Amazon-Comprehend-Konsole anmelden
  2. Wie Sie eine integrierte Textanalyse für drei Kundenrezensionen durchführen
  3. Wie Sie Zusammenhänge aus der Textanalyse, einschließlich Stimmungen, Entitäten, Schlüsselphrasen, Sprache und Syntax herausfiltern
  4. Wie Sie Zusammenhänge der Stimmungsanalyse für die Entscheidungsfindung nutzen

Für die Ressourcen, die Sie in diesem Konto erstellen, kann das kostenlose AWS-Kontingent genutzt werden.  

Über dieses Tutorial  
Zeit 10 Minuten
Kosten Für das kostenlose Kontingent von AWS berechtigt
Anwendungsfall Machine Learning
Produkte Amazon Comprehend
Zielgruppe Entwickler
Level Einsteiger
Letzte Aktualisierung 16. Mai 2022

Schritt 1. AWS-Konto erstellen

Für dieses Tutorial benötigen Sie ein AWS-Konto. Für die Ressourcen, die Sie in diesem Konto erstellen, kann das kostenlose AWS-Kontingent genutzt werden.  

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Schritt 2. Erste Schritte mit Amazon Comprehend

In diesem Schritt melden Sie sich bei Amazon Comprehend an und starten eine Echtzeitanalyse für Ihre Buchrezensionen.  

a. Melden Sie sich in der AWS-Managementkonsole bei Amazon Comprehend an.

(Oder suchen Sie in der AWS-Managementkonsole nach Comprehend und wählen Sie Amazon Comprehend ausführen.)

b. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Echtzeitanalyse und scrollen Sie nach unten zu Texteingabe. Wählen Sie als Analysetyp die Option Integriert aus.

Mit der Amazon-Comprehend-Konsole können Sie den Inhalt von Dokumenten mit einer Länge von bis zu 5 000 Zeichen analysieren. Die Ergebnisse werden in der Konsole angezeigt, sodass Sie die Analyse überprüfen können. Für dieses Tutorial verwenden Sie die integrierte Analyse. Weitere Informationen zur benutzerdefinierten Echtzeitanalyse mit Comprehend-Endpunkten finden Sie unter Erstellen eines Endpunkts für die benutzerdefinierte Klassifizierung.

In den folgenden Schritten verwenden Sie Amazon Comprehend Insights, um diese Buchrezensionen auf Stimmung, Syntax und mehr zu analysieren. Anhand der Ergebnisse der Stimmungsanalyse können Sie feststellen, ob diese Kunden das Buch als wertvoll empfinden.

Bewertung 1:
„Ich wollte einfach ein paar wirklich coole neue Orte finden, wie zum Beispiel Seattle im November. Ich war noch nie dort, aber kein Glück hier. Einige der Empfehlungen sind einfach nur grauenhaft … Ich musste so lachen! In den meisten Empfehlungen ging es um die typischen Großstädte, Restaurants und Bars. Nichts abseits des Massentourismus. Das sind keine Orte, die ich zum Vergnügen besuchen will. Der Kauf lohnt sich absolut nicht.“

Bewertung 2:
"Das war ein ganz wundervolles Buch. Ich hatte überhaupt keine Reise geplant, als mir das Buch in die Hände fiel, und blätterte zunächst ein bisschen durch die Seiten. Ich mag das Cover und die großen Hochglanzfotos in dem Buch. John Smith hat bei den Fotos tolle Arbeit geleistet. Ein perfektes Coffee Table Book. Ich plane, bald eine Reise nach Paris und Barcelona zu unternehmen, und da kommt mir das Buch sehr gelegen. Bis dahin eignet es sich großartig für eine kleine gedankliche Reise vom heimischen Sofa aus!"

Bewertung 3:
"Als Reisender fand ich es toll, mehr über diese großartigen Orte zu erfahren. Der Autor führt den Leser rund um die Welt. Trotz all der zahlreichen Informationen, die heutzutage online verfügbar sind, greife ich immer wieder auf dieses Buch zurück, nehme es überall mit hin und nutze es, um verborgene Schätze aufzuspüren.“

Schritt 3. Analysieren Sie Text mit Amazon Comprehend Insights

In diesem Schritt verwenden Sie Amazon Comprehend Insights, um die erste Bewertung auf positive, negative oder gemischte Stimmungen, Entitäten, Schlüsselphrasen, Sprache und Syntaxerkennung zu analysieren.

a. Kopieren Sie im Feld Eingabetext den Text aus Bewertung 1 und wählen Sie Analysieren.

„Ich wollte einfach ein paar wirklich coole neue Orte finden, wie zum Beispiel Seattle im November. Ich war noch nie dort, aber kein Glück hier. Einige der Empfehlungen sind einfach nur grauenhaft … Ich musste so lachen! In den meisten Empfehlungen ging es um die typischen Großstädte, Restaurants und Bars. Nichts abseits des Massentourismus. Das sind keine Orte, die ich zum Vergnügen besuchen will. Der Kauf lohnt sich absolut nicht.“ 

b. Wählen Sie im Feld Erkenntnisse die Option Stimmung aus.

Die Registerkarte Stimmung zeigt die allgemeine emotionale Stimmung des Textes. Die Stimmung kann als neutral, positiv, negativ oder gemischt bewertet werden. In diesem Fall hat jede emotionale Stimmung eine Vertrauensbewertung, die eine Einschätzung von Amazon Comprehend für die Dominanz dieser Stimmung liefert. Weitere Informationen finden Sie unter Stimmung herausfinden.

Für diese Bewertung zeigen die Ergebnisse, dass es sich um eine negative Bewertung handelt, und niedrige Werte für eine positive oder gemischte Meinung.  

c. Wählen Sie im Feld Erkenntnisse die Option Entitäten aus.

Die Registerkarte Entitäten zeigt farbcodierten Text, um verschiedene Entitätstypen wie Organisationen, Orte, Daten und Personen anzuzeigen. Im Ergebnisbereich werden weitere Informationen zum Text angezeigt. Jeder Eintrag zeigt die Entität, ihre Kategorie und das Maß an Vertrauen, das Amazon Comprehend in diese Analyse hat. Falls Sie benutzerdefinierte Entitäten extrahieren möchten, können Sie die benutzerdefinierte Erkennung von Amazon Comprehend verwenden.

Sie können die gefundenen Entitäten zusammen mit ihrem Vertrauenswert sehen. Für diese Überprüfung wurde Seattle als Standort mit einem Konfidenzwert und November als Datum mit einem Konfidenzwert identifiziert.

d. Wählen Sie im Feld Erkenntnisse die Option Schlüsselbegriffe aus.

Die Registerkarte Schlüsselphrasen listet die wichtigsten Substantivphrasen auf, die Amazon Comprehend im Eingabetext erkannt hat, sowie die zugehörige Vertrauensstufe. Im Feld Analysierter Text sind die Schlüsselbegriffe durch unterstrichenen Text gekennzeichnet. Im Abschnitt Ergebnisse werden wichtige Begriffe mit dem jeweiligen Konfidenzwert aufgeführt.

Für diese Bewertung werden mehrere wichtige Begriffe aufgeführt.

e. Wählen Sie im Feld Erkenntnisse die Option Sprache aus.

Auf der Registerkarte Sprache wird die vorherrschende Sprache des Textes zusammen mit der Vertrauensbewertung angezeigt. Amazon Comprehend kann 100 Sprachen erkennen. Weitere Informationen finden Sie unter Dominante Sprache erkennen.

In dieser Bewertung können Sie sehen, dass Amazon Comprehend die englische Sprache mit einer Vertrauensbewertung von 0,99 erkannt hat.

f. Wählen Sie im Feld Erkenntnisse die Option Syntax aus.

Die Registerkarte Syntax zeigt eine Aufschlüsselung jedes Elements im Text, zusammen mit seiner Wortart und dem zugehörigen Vertrauenswert. Weitere Informationen finden Sie unter Syntax analysieren.

Schritt 4. Ergebnisse von Textstimmungsanalysen vergleichen

In diesem Schritt wiederholen Sie Schritt 3, um die zweite und dritte Bewertung auf positive, negative oder gemischte Stimmungen zu analysieren. Anhand der Ergebnisse können Sie entscheiden, ob Sie das Buch kaufen möchten! Nehmen Sie sich Zeit, um auch zusätzliche Erkenntnisse wie Entitäten, Schlüsselphrasen, Sprache und Syntaxerkennung zu untersuchen.

a. Kopieren Sie im Feld Eingabetext den Text aus Bewertung 2, fügen Sie ihn ein und wählen Sie Analysieren aus.

„Das war ein ganz wundervolles Buch. Ich hatte überhaupt keine Reise geplant, als mir das Buch in die Hände fiel, und blätterte zunächst ein bisschen durch die Seiten. Ich mag das Cover und die großen Hochglanzfotos in dem Buch. John Smith hat bei den Fotos tolle Arbeit geleistet. Ein perfektes Coffee Table Book. Ich plane, bald eine Reise nach Paris und Barcelona zu unternehmen, und da kommt mir das Buch sehr gelegen. Bis dahin eignet es sich großartig für eine kleine gedankliche Reise vom heimischen Sofa aus!“

b. Wählen Sie im Feld Erkenntnisse die Option Stimmung aus.

Sie können sehen, dass sich diese zweite Bewertung stark von der ersten Bewertung unterscheidet. Hier sind die Ergebnisse positiv und in dieser Bewertung gibt es keine negativen oder gemischten Ergebnisse.

Erkunden Sie die zusätzlichen Erkenntnisse aus dieser Bewertung und fahren Sie dann mit der Analyse von Bewertung 3 fort.

c. Kopieren Sie im Feld Eingabetext den Text aus Bewertung 3, fügen Sie ihn ein und wählen Sie Analysieren aus.

„Als Reisender fand ich es toll, mehr über diese großartigen Orte zu erfahren. Der Autor führt den Leser rund um die Welt. Trotz all der zahlreichen Informationen, die heutzutage online verfügbar sind, greife ich immer wieder auf dieses Buch zurück, nehme es überall mit hin und nutze es, um verborgene Schätze aufzuspüren.“

d. Wählen Sie im Feld Erkenntnisse die Option Stimmung aus.

Sie können sehen, dass diese dritte Bewertung der zweiten sehr ähnlich ist. Die Ergebnisse sind positiv und es gibt keine negativen oder gemischten Ergebnisse in dieser Bewertung.

Von 3 Bewertungen haben 2 positive Ergebnisse erzielt. Ausgehend von den Ergebnissen der Stimmungsanalyse in diesem Tutorial möchten Sie diesen Reiseführer vielleicht kaufen!

Herzlichen Glückwunsch!

Sie haben Amazon Comprehend verwendet, um Texte zu analysieren und Erkenntnisse daraus abzuleiten!

Weitere Informationen

Weitere Informationen finden Sie in der Amazon-Comprehend-Dokumentation.

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