本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 什麼是 Amazon Comprehend？
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Amazon Comprehend 使用自然語言處理 (NLP) 擷取文件內容的洞見。它可透過識別文件中的實體、關鍵片語、語言、情感和其他常見元素，以此形成洞見。使用 Amazon Comprehend 根據對文件結構的了解來建立新的產品。例如，使用 Amazon Comprehend，您可以搜尋社交網路摘要中提及的產品，或掃描整個文件儲存庫中是否有金鑰片語。

您可以使用 Amazon Comprehend 主控台或使用 Amazon Comprehend APIs 存取 Amazon Comprehend 文件分析功能。您可以針對小型工作負載執行即時分析，也可以針對大型文件集啟動非同步分析任務。您可以使用 Amazon Comprehend 提供的預先訓練模型，也可以訓練自己的自訂模型以進行分類和實體辨識。

Amazon Comprehend 可能會儲存您的內容，以持續改善其預先訓練模型的品質。如需進一步了解，請參閱 [Amazon Comprehend 常見問答集](https://aws.amazon.com/comprehend/faqs/)。

所有 Amazon Comprehend 功能都接受 UTF-8 文字文件做為輸入。此外，自訂分類和自訂實體辨識接受影像檔案、PDF 檔案和 Word 檔案做為輸入。

Amazon Comprehend 可以根據特定功能，檢查和分析各種語言的文件。如需詳細資訊，請參閱[Amazon Comprehend 支援的語言](supported-languages.md)。Amazon Comprehend [主要語言](how-languages.md)的功能可以檢查文件，並判斷更廣泛語言選擇的主要語言。

**Topics**
+ [Amazon Comprehend 洞察](#what-is-insights)
+ [Amazon Comprehend Custom](#how-doc-class)
+ [飛輪](#how-flywheels)
+ [文件叢集 （主題建模）](#how-topics)
+ [範例](#how-examples)
+ [優勢](#how-benefits)
+ [Amazon Comprehend 定價](#what-pricing)
+ [您是第一次使用 Amazon Comprehend 嗎？](#first-time-user)

## Amazon Comprehend 洞察
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Amazon Comprehend 使用預先訓練的模型來檢查和分析文件或一組文件，以收集其相關見解。此模型會在大量文字內文中持續訓練，因此您不需要提供訓練資料。

Amazon Comprehend 會分析下列類型的洞見：
+ **實體** – 參考文件中包含的人員、位置、項目和位置名稱。
+ **關鍵片語** – 出現在文件中的片語。例如，有關籃球遊戲的文件可能會傳回隊伍名稱、場地名稱和最終分數。
+ **個人身分識別資訊 (PII)** – 可識別個人身分的個人資料，例如地址、銀行帳戶號碼或電話號碼。
+ **語言** – 文件的主要語言。
+ **情緒** – 文件的主要情緒，可以是正面、中性、負面或混合。
+ **目標情緒** – 與文件中特定實體相關聯的情緒。每個實體出現時的情緒可以是正面、負面、中性或混合。
+ **語法** – 文件中每個字詞的語音部分。

如需詳細資訊，請參閱[洞見](concepts-insights.md)。

## Amazon Comprehend Custom
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您可以根據您的特定需求自訂 Amazon Comprehend，無需建置機器學習型 NLP 解決方案所需的技能。使用自動機器學習或 AutoML，Amazon Comprehend Custom 會使用您已擁有的資料，代表您建置自訂的 NLP 模型。

**自訂分類** – 建立自訂分類模型 （分類器），將文件組織成您自己的類別。

**自訂實體辨識** – 建立自訂實體辨識模型 （辨識器），以分析特定詞彙和以名詞為基礎的片語的文字。

如需詳細資訊，請參閱[Amazon Comprehend Custom](concepts-custom.md)。

## 飛輪
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使用飛輪來簡化訓練和管理自訂模型版本的程序。飛輪有助於協調與訓練和評估新版本模型相關的任務。Flywheels 支援純文字自訂模型，可用於自訂分類和自訂實體辨識。如需詳細資訊，請參閱[飛輪](flywheels.md)。

## 文件叢集 （主題建模）
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您也可以使用 Amazon Comprehend 來檢查文件的 corpus，以根據其中的類似關鍵字來組織它們。文件叢集 （主題建模） 有助於根據文字頻率，將大型文件組合組織成類似的主題或叢集。如需詳細資訊，請參閱[主題建模](topic-modeling.md)。

## 範例
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下列範例示範如何在應用程式中使用 Amazon Comprehend 操作。

**Example 1：尋找有關主題的文件**  
使用 Amazon Comprehend 主題建模尋找有關特定主題的文件。掃描一組文件以判斷討論的主題，並尋找與每個主題相關聯的文件。您可以指定 Amazon Comprehend 應該從文件集傳回的主題數量。  
 

**Example 2：了解客戶對您的產品的感受**  
如果您的公司發佈目錄，讓 Amazon Comprehend 告訴您客戶對您的產品有何想法。將每個客戶評論傳送到 `DetectSentiment`操作，它會告訴您客戶是否對產品感到正面、負面、中性或混合。  
 

**Example 3：探索對客戶重要的事項**  
使用 Amazon Comprehend 主題模型來探索客戶在論壇和訊息板上討論的主題，然後使用實體偵測來判斷他們與該主題相關聯的人員、位置和事物。使用情緒分析來判斷客戶對主題的感受。

## 優勢
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使用 Amazon Comprehend 的優點包括：
+ **將強大的自然語言處理整合至您的應用程式** – Amazon Comprehend 透過簡單的 API 提供強大且準確的自然語言處理，消除了在應用程式中建置文字分析功能的複雜性。您不需要文字分析專業知識，就能利用 Amazon Comprehend 產生的洞見。
+ **以深度學習為基礎的自然語言處理** – Amazon Comprehend 使用深度學習技術來準確分析文字。我們的模型會持續使用跨多個網域的新資料進行訓練，以提高準確性。
+ **可擴展的自然語言處理** – Amazon Comprehend 可讓您分析數百萬份文件，以便探索其中包含的洞見。
+ **與其他 AWS 服務整合** – Amazon Comprehend 旨在與其他 AWS 服務無縫搭配 AWS KMS運作，例如 Amazon S3 和 AWS Lambda。將您的文件存放在 Amazon S3 中，或使用 Firehose 分析即時資料。支援 AWS Identity and Access Management (IAM) 可讓您輕鬆安全地控制對 Amazon Comprehend 操作的存取。您可以使用 IAM 建立和管理使用者和群組，將適當的存取權授予開發人員和最終使用者。
+ **輸出結果和磁碟區資料的加密 ** – Amazon S3 已可讓您加密輸入文件，而 Amazon Comprehend 更進一步地延伸此項目。透過使用您自己的 KMS 金鑰，您可以加密任務的輸出結果，以及連接至處理分析任務之運算執行個體的儲存磁碟區上的資料。結果是大幅增強安全性。
+ **低成本** – 使用 Amazon Comprehend，沒有最低費用或預付承諾。您需要為分析的文件和您訓練的自訂模型付費。

## Amazon Comprehend 定價
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使用 Amazon Comprehend，您只需為使用的資源付費。如果您是新 AWS 客戶，可免費開始使用 Amazon Comprehend。如需詳細資訊，請參閱[AWS 免費用量方案](https://aws.amazon.com/free/)。

執行即時或非同步分析任務需支付使用費。您支付訓練自訂模型的費用，並支付自訂模型管理的費用。對於使用自訂模型的即時請求，您需要支付從啟動端點到刪除端點的端點費用。使用飛輪不收取額外費用。不過，當您執行飛輪反覆運算時，您需要支付訓練新模型版本和儲存模型資料的標準費用。

如需費率和其他詳細資訊，請參閱 [Amazon Comprehend 定價](https://aws.amazon.com/comprehend/pricing)。

## 您是第一次使用 Amazon Comprehend 嗎？
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如果您是第一次使用 Amazon Comprehend，建議您依序閱讀下列各節：

1. **[運作方式](how-it-works.md)** – 本節介紹 Amazon Comprehend 概念。

1. **[設定](setting-up.md)** – 在本節中，您會建立 帳戶並設定 AWS CLI。

1. **[Amazon Comprehend 入門](getting-started.md)** – 在本節中，您會執行 Amazon Comprehend 分析任務。

1. **[教學課程：使用 Amazon Comprehend 分析客戶評論的洞見](tutorial-reviews.md)** – 在本節中，您會執行情緒和實體分析，並將結果視覺化。

1. **[Amazon Comprehend API 參考](https://docs.aws.amazon.com/comprehend/latest/APIReference/welcome.html) **– Amazon Comprehend 操作的參考文件。

AWS 提供下列資源來了解 Amazon Comprehend 服務：
+ [AWS Machine Learning 部落格](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/ )包含有關 Amazon Comprehend 的實用文章。
+ [Amazon Comprehend 資源](https://aws.amazon.com/comprehend/resources/)提供有關 Amazon Comprehend 的實用影片和教學課程。