機械学習

Amazon Comprehend で実装する自然言語処理 - 感情分析とエンティティ抽出の活用

Comprehend による感情分析、エンティティ抽出、カスタム分類モデルの構築を解説します。

約 1 分で読めます

Comprehend の概要

Comprehend は 25 以上の言語に対応した自然言語処理 (NLP) の API を提供するサービスです。テキストを入力すると、感情分析、エンティティ抽出、キーフレーズ抽出、言語検出、構文解析の結果を返します。ML の専門知識なしに NLP 機能をアプリケーションに組み込めます。カスタム分類モデルとカスタムエンティティ認識で、業界固有のテキスト分類にも対応します。

感情分析とカスタムモデル

感情分析 API はテキストの感情を Positive、Negative、Neutral、Mixed の 4 カテゴリで判定し、各カテゴリの信頼度スコアを返します。EC サイトのレビュー分析やコールセンターの通話テキスト分析に活用できます。カスタム分類はラベル付きのトレーニングデータを用意し、業界固有のカテゴリでテキストを分類するモデルを構築します。PII 検出は GDPR や個人情報保護法への対応で、テキスト内の個人情報を自動検出してマスキングします。

PII 検出とリアルタイム分析

Comprehend の PII 検出 API はテキスト内の個人情報 (氏名、住所、電話番号、メールアドレス、クレジットカード番号、社会保障番号) を自動検出し、位置情報と信頼度スコアを返します。 ContainsPiiEntities API で PII の有無を判定し、 DetectPiiEntities API で具体的な位置を特定します。リアルタイム分析エンドポイントを作成すると、カスタム分類モデルやカスタムエンティティ認識モデルを常時稼働させ、 API コールで即座に推論結果を取得できます。非同期バッチジョブは S3 上の大量ドキュメントを一括処理し、結果を S3 に出力します。 Comprehend Medical は医療テキストに特化し、薬品名、疾患名、処置名を抽出します。 Comprehend の理論と実装を深く理解するには、専門書籍 (Amazon)が役立ちます。

Comprehend の料金体系

Comprehend の料金は API コールの文字数で課金されます。感情分析、エンティティ抽出、キーフレーズ抽出はそれぞれ 100 文字単位 (最低 300 文字) で、10 万ユニットあたり約 1 ドルです。カスタムモデルのトレーニングは 1 時間あたり約 3 ドル、リアルタイムエンドポイントは推論ユニットあたり約 0.50 ドル/時です。バッチ処理はリアルタイム API より単価が低く、大量ドキュメントの分析に適しています。リアルタイムエンドポイントは常時課金されるため、トラフィックが少ない時間帯はエンドポイントを削除し、非同期ジョブに切り替えることでコストを削減します。Comprehend Flywheel でモデルの継続的な改善を自動化し、再トレーニングの運用負荷を軽減します。

まとめ

Comprehend は感情分析、エンティティ抽出、PII 検出などの NLP 機能を API で提供するサービスです。カスタム分類モデルで業界固有のテキスト分類に対応し、バッチ処理とリアルタイムエンドポイントで多様な分析ワークロードを処理します。Comprehend Medical で医療テキストの薬品名や疾患名の抽出にも対応します。

関連するサービス

Amazon Comprehend自然言語処理でテキストからエンティティ、感情、キーフレーズを抽出するサービスAmazon S3スケーラブルなオブジェクトストレージサービスAWS Lambdaサーバー管理不要でコードを実行するサーバーレスコンピュートサービス

関連する記事

Amazon Textract で自動化するドキュメント処理 - OCR からフォーム・テーブル抽出までOCR を超えたフォーム・テーブルの構造認識で、請求書・領収書・身分証明書からデータを自動抽出する。A2I による人間レビューの統合も紹介します。Amazon HealthLake で構築する医療データ分析基盤 - FHIR データの格納と ML 分析HealthLake による FHIR データの格納、自然言語処理による医療テキスト分析、分析クエリの実行を解説します。Amazon Textract でドキュメントからデータを自動抽出 - OCR、テーブル解析、フォーム認識Textract によるドキュメントのテキスト抽出、テーブル構造の解析、フォームのキー・バリュー抽出を解説します。

同じテーマの記事

AWS Batch で実行する GPU ベースの機械学習トレーニング - コスト効率の高い大規模学習既存の Docker コンテナで GPU トレーニングを実行し、スポットインスタンスとチェックポイントでコストを最大 90% 削減する。SageMaker との使い分けも紹介します。Amazon Bedrock における Claude の活用 - モデル選定からプロンプト設計、コスト最適化までAmazon Bedrock で利用できる Anthropic Claude モデルの特徴比較、ユースケース別のモデル選定指針、プロンプト設計のベストプラクティス、コスト最適化を解説します。Amazon Bedrock Knowledge Bases で構築する RAG アプリケーション - 検索拡張生成の実装S3 上のドキュメントを自動インデックス化し、RetrieveAndGenerate API で検索と生成を統合する。チャンキング戦略の選定と Guardrails による安全性確保を紹介します。Amazon Braket で始める量子コンピューティング - 量子回路の設計とシミュレーションローカルシミュレーターで無料プロトタイピングし、IonQ・Rigetti の実機で量子回路を実行する。ハイブリッドジョブで VQE や QAOA を実装する手法を紹介します。AWS Clean Rooms ML でプライバシー保護型 ML - データを共有せずにモデルを構築Clean Rooms ML によるルックアライクモデルの構築、差分プライバシーの適用、広告ターゲティングへの活用を解説します。対話型ボット構築 - Amazon Lex と Polly で実現する自然な会話インターフェースAmazon Lex と Amazon Polly を活用した対話型ボットの構築方法を解説します。需要予測 - Amazon Forecast で時系列データから将来を予測する過去の時系列データと関連変数を入力し、ML ベースの需要予測モデルを自動構築する。予測精度の評価指標と、S3・QuickSight 連携による予測結果の活用パターンを解説します。ドキュメントテキスト抽出 - Amazon Textract で実現するインテリジェントな文書処理Amazon Textract による文書からのテキスト、テーブル、フォームデータの自動抽出と、Amazon Comprehend との連携による自然言語処理パイプラインの構築を解説します。請求書処理や契約書分析の自動化パターンを紹介します。

内容が近い記事・サービス

テキスト分析と自然言語処理 - Amazon Comprehend で実現するインテリジェントなテキスト解析基盤Amazon Comprehend を活用したテキスト分析と自然言語処理の実践手法を解説します。感情分析、エンティティ抽出、トピックモデリングなどの機能と、SageMaker との連携によるカスタムモデル構築を紹介します。Amazon Comprehendテキストから感情分析、エンティティ抽出、トピックモデリングなどを行うフルマネージドの自然言語処理 (NLP) サービスあるマーケティングチームが、顧客レビューの感情 (ポジティブ/ネガティブ/ニュートラル) を自動分析し、テキストから製品名や企業名などのエンティティを抽出したいと考えています。ML の専門知識なしで利用できる最も適切な AWS サービスはどれですか。ドキュメントテキスト抽出 - Amazon Textract で実現するインテリジェントな文書処理Amazon Textract による文書からのテキスト、テーブル、フォームデータの自動抽出と、Amazon Comprehend との連携による自然言語処理パイプラインの構築を解説します。請求書処理や契約書分析の自動化パターンを紹介します。