読解について重要なことは何ですか、そしてそれがどのようにあなたを助けることができますか？
NLU を使用したデータのロック解除: 読解力と人工知能がどのように人々を支援し、拡張するか
概要
読解力は、書かれた資料を効率的かつ効果的に理解できるようにするため、個人にとっても企業にとっても重要なスキルです。 今日のペースの速いビジネス環境で利用できる情報の量が増加しているため、書かれた情報を迅速かつ正確に理解する能力がこれまで以上に重要になっています。 自然言語処理 (NLP) は、機械が人間のコミュニケーションを模倣する方法で人間の言語を理解し、応答できるようにすることで、読解力を支援するために使用されている人工知能の分野です。
機械学習は、大量のドキュメント内の情報を関連付けるためにも使用され、答えを見つけやすくします。 NLP と機械学習を使用するインテリジェント検索は、企業や個人が大量のドキュメント内で必要な情報をすばやく簡単に見つけるのに役立つ強力なツールです。 この記事では、NLP と機械学習を使用した読解力が、ドキュメント内の情報を理解し、大量のドキュメント内の情報を結び付けるのにどのように役立つか、およびインテリジェントな検索を使用してドキュメント内の回答を見つける方法について説明します。
私たちが理解する方法を変える: 読書と人々の生活に対する人工知能の影響
読解とは何ですか？
解読、流暢さ、語彙のスキルは、読解力とつながりを得るために不可欠です 考え 文内および文間。 最も重要なことは、読解力は次の能力です。 わかる 文章の一節。
理解する（動詞）–何かを完全に理解する
学校の初期段階では、読解力の目標は、読んでいるテキストを完全に理解することであり、大人の生活で非常に重要になると考えていました. これは非常に真実です。
年をとった今、私たちは素晴らしい仕事に就き、快適なオフィスで働き、自宅で快適に過ごしています。 私たちが学校で学んだ教訓は非常に役立っています。 要するに、私たちは書かれた言葉を読んで理解することができます。 ただし、多くの場合、ドキュメントとデータの量に圧倒されます。 私の経験から、私は 5 日に 10 ～ XNUMX 本の論文を読む時間を見つけることができます。
あなたの会社が 100 週間に 1,000、10,000、または XNUMX に加えてドキュメントを受け取っている場合はどうでしょうか? これは、人間の労働力にとって非常に退屈で時間のかかる作業であり、必然的にエラーが発生しやすくなります。 テキスト内の洞察と関係を発見するためのより良い方法は何ですか? 以下の段落で人工知能と機械学習を見てみましょう。
AI ツールは、ドキュメントに書かれたテキストをどのように理解し、理解できるのでしょうか?
Comprehend は、機械学習を使用してテキスト内の洞察と関係を見つける自然言語処理 (NLP) サービスです。 機械学習の経験は必要ありません。 非構造化データには潜在的な宝庫があります。 機械学習は、膨大な量のテキスト内で関心のある特定の項目を正確に識別することに優れており、言語に隠された感情をほぼ無限の規模で学習できます。
Comprehend は機械学習を使用して、非構造化データの洞察と関係を明らかにします。 サービスはテキストの言語を識別します。 キー フレーズ、場所、人、ブランド、またはイベントを抽出します。 テキストがどの程度肯定的か否定的かを理解します。 トークン化と品詞を使用してテキストを分析し、トピックごとにテキスト ファイルのコレクションを自動的に整理します。 Comprehend の AutoML 機能を使用して、組織のニーズに合わせて独自に調整されたエンティティまたはテキスト分類モデルのカスタム セットを構築することもできます。
非構造化テキストから複雑な医療情報を抽出するには、専用のオーダーメイドソリューションであるComprehendMedicaを使用できます。l。 このサービスは、医師のメモ、臨床試験レポート、患者の健康記録などのさまざまなソースから、病状、投薬、投与量、強さ、頻度などの医療情報を特定できます。 Comprehend Medical Solutionは、抽出された薬剤とテスト、治療、および手順の情報との関係も特定し、より簡単な分析を実現します。 たとえば、このサービスは、構造化されていない臨床ノートから、特定の薬剤に関連する特定の投与量、強度、および頻度を決定します。
効率の向上: AI 支援読解が人々の日常業務に与える影響
福利厚生
あなたのテキストからより良い答えを得る–すべての情報源。
Comprehendは、クライアントサポートインシデント、以前またはアーカイブされたケース、詳細な専門記事、フィード、ニュース記事、ドキュメント、およびその他のソースからのテキストの意味と関係を発見できます。 たとえば、最も頻繁に言及される機能を特定できます。
トピックごとにドキュメントを整理する
Comprehend ソリューションは、ドキュメントやその他のテキスト ファイルのコレクションを分析し、関連する用語やトピックごとに自動的に整理できます。 その後、トピックを使用して、パーソナライズされたコンテンツを顧客に配信したり、より充実した検索やナビゲーションを提供したりできます。 たとえば、法律や医療に関する記事の膨大なコレクションがあるとします。 その場合、主題ごとにそれらを自動的にグループ化して、以前に読んだ内容に基づいて、サイトが従業員に新しい記事を提案できるようにすることができます。
データでモデルをトレーニングする
Comprehendを簡単に拡張して、ポリシー番号や部品コードなどの特定の用語を識別することができます。 Comprehendを開発して、リクエストやケースによるカスタマーサポートの問い合わせなど、ビジネスにとって意味のある方法でドキュメントやメッセージを分類することもできます。 このカスタマイズを追加するには、機械学習の専門知識は必要ありません。 ラベルとそれぞれの例の小さなセットを提供すると、Comprehendが残りの処理を行います。
一般的および業界固有のテキストのサポート
Comprehend は、最先端の機械学習モデルを利用して、ソーシャル メディアの投稿、電子メール、Web ページなどの構造化されていないテキストから洞察を発見できます。 また、Comprehend Medical は、投薬や病状などの医療情報を識別し、相互の関係 (投薬量や強度など) を判断します。 たとえば、Comprehend Medical は「メチシリン耐性黄色ブドウ球菌」を抽出し、「MRSA」と入力されることがよくあります。 抽出された用語を意味のあるものにするために、患者の検査結果が陽性か陰性かなどのコンテキストを提供します。
読解力の革命: 人工知能が人々の日常業務をどのように強化しているか
ユーザーストーリー
微調整された正確な検索
Comprehend を使用すると、検索エンジンでキー フレーズ、エンティティ、感情のインデックスを作成できるようにすることで、より優れた検索エクスペリエンスを提供できます。 主要なキーワードではなく、記事のコンテキストに検索を集中させることができます。
知識管理と発見
Comprehend を使用して、ドキュメントをトピック別に整理および分類して見つけやすくし、同じ問題に関連する他の記事を推奨することで、読者向けのコンテンツの推奨事項をパーソナライズできます。
医療コホート分析を実行する
腫瘍学では、臨床試験のために患者を募集するために、適切な選択基準を迅速に発見する必要があります。 Comprehend Medical は、非構造化テキストに含まれる複雑な医療情報を理解して識別し、索引付けと検索を容易にします。 これらの洞察を使用して、手動選択プロセスの時間とコストのほんの一部で、適切な臨床試験のために患者を特定して募集することができます。
グローバルな顧客サクセスストーリー
LexisNexis Legal & Professional は、法律およびビジネスの専門家向けのコンテンツおよびテクノロジー ソリューションのグローバル プロバイダーであり、175 か国以上の顧客にサービスを提供し、2 億を超える検索可能なアーカイブを提供しています。
「私たちは、法律専門家が情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ洞察に満ちた調査と分析を提供します。 したがって、法律文書から洞察を発見するためのより良い方法を常に探しています。 Comprehend の自動機械学習 (ML) のおかげで、ML に関連する複雑さに煩わされることなく、正確なカスタム エンティティ認識モデルを構築できるようになりました。 裁判官や弁護士など、私たちが最も重視するエンティティは、200 億を超えるドキュメントから 92% 以上の精度ですばやく特定できます。」
リック・マクファーランド、チーフデータオフィサー– LexisNexis
インテリジェント検索は、洞察を発見し、意思決定を促進するのに役立ちます。 非構造化ドキュメント データ セットに隠された情報を発見します。
さぁ、始めてみましょう
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