Pros y Contras de Amazon Comprehend

Easy to setup and use.

Can analyze details from text documents, emails and even social media, given proper access.

Supports analyses in batches as well !!

Good integration with other AWS services like S3 Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The initial set of insights you get is not good enough. You would need to train the system with large enough data sets multiple times till you start seeing the scores that you are expecting.

Initial setup though easy, takes time depending on your use case.

Price is a little steep. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

API fácil de usar que devuelve información importante sobre el sentimiento de una oración. La puntuación de confianza ayuda a entender la precisión del sentimiento que Comprehend te está devolviendo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Necesitamos integrar y consumir los datos por nuestra cuenta como parte de su diseño. Por ejemplo, si envía una transcripción completa, recibirá un único conjunto de puntuación de sentimiento. Necesita dividir la transcripción en partes y enviarlas individualmente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

lo más útil es su uso, muy fácil de usar, y no tiene muchos obstáculos que superar. Además, la herramienta en sí viene con modelos preentrenados para múltiples idiomas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

el inconveniente de usar esta herramienta será la consideración del costo, es un servicio de pago por uso que puede ser rentable para cualquier usuario. Además, la privacidad de los datos es otra preocupación para la mayoría al usar servicios basados en la nube como Amazon Comprehend. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

-Admite documentos de texto, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales (requiere autorización del usuario).

-Proporciona puntuaciones de confianza para cada resultado. Una puntuación de confianza indica el nivel de precisión de las frases clave y sentimientos extraídos.

-Admite análisis de texto por lotes.

-Amazon Comprehend también puede analizar llamadas de servicio al cliente para determinar el sentimiento general del cliente y el impacto de la llamada (positivo o negativo). Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

-Amazon almacena y retiene las entradas de texto de los usuarios para entrenar y mejorar su modelo.

-El precio depende del número de unidades por mes, AWS cobra diferentes precios por solicitud de API según el número de solicitudes en un ciclo de facturación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es fácil de usar ya que requiere una configuración mínima. Soporta documentos de texto, correos electrónicos y publicaciones en redes sociales. Soporta análisis de texto por lotes, proporciona puntuaciones de confianza para cada resultado. Puede analizar llamadas de servicio al cliente para conocer los sentimientos de los clientes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La tienda de Amazon almacena y retiene las entradas de texto de los usuarios para entrenar y mejorar su modelo. Amazon utiliza el pago según el uso. La reserva se realiza de acuerdo con el uso por mes según las solicitudes de UPI. Tiene una precisión limitada, ya que es una máquina, por lo que la revisión manual es importante. Ayuda en el soporte multilingüe. Es escalable ya que gestiona grandes cantidades de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Amazon Comprehend es su facilidad de uso, escalabilidad y amplia gama de capacidades de PLN que ayudan a extraer información de los datos de texto. La integración con millones de servicios y el soporte para múltiples idiomas es un beneficio adicional. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una preocupación importante es la escalabilidad de costos para conjuntos de datos grandes, la personalización limitada para tareas complejas de PLN. La curva de aprendizaje de la herramienta también es muy pronunciada y los nuevos usuarios podrían tardar en acostumbrarse a la herramienta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uso fácil: Amazon Comprehend es fácil de usar y requiere una configuración mínima. Los desarrolladores pueden comenzar con el servicio rápidamente y empezar a analizar datos de texto en solo unos pocos clics.

Personalización: Amazon Comprehend permite a los desarrolladores personalizar su análisis entrenando sus propios modelos con sus propios datos. Esto significa que pueden adaptar el análisis a sus necesidades específicas y obtener resultados más precisos.

Soporte multilingüe: Amazon Comprehend admite varios idiomas, incluidos inglés, español, francés, alemán, italiano, portugués y japonés. Esto lo convierte en una herramienta versátil para analizar datos de texto de diferentes regiones y mercados.

Escalabilidad: Amazon Comprehend es un servicio escalable que puede manejar grandes volúmenes de datos de texto. Esto lo hace útil para analizar datos de redes sociales, reseñas de clientes y otras fuentes donde hay una gran cantidad de texto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si bien Amazon Comprehend es una herramienta poderosa para analizar datos de texto, hay algunas limitaciones que los usuarios deben tener en cuenta:

Precisión limitada: Aunque la precisión de Amazon Comprehend es generalmente buena, puede no ser siempre precisa, especialmente al analizar datos de texto complejos o matizados. Los usuarios deben estar preparados para revisar manualmente los resultados para garantizar la precisión.

Costo: Al igual que todos los servicios de AWS, Amazon Comprehend es un servicio de pago, y el costo puede aumentar rápidamente si se analizan grandes volúmenes de datos de texto. Los usuarios deben ser conscientes de los costos asociados con el uso del servicio y planificar en consecuencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Amazon Comprehend es fácil de usar y configurar servicios para su uso. Esto es para realizar tareas complicadas y levantar un ticket para hacer una queja. Los desarrolladores pueden comenzar rápidamente y empezar a analizar datos rápidamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mientras que Amazon Comprehend es una herramienta poderosa para analizar datos de texto, hay algunas limitaciones. La estructura de precios también es algo confusa. Y todavía no está muy expuesta a los clientes que no la utilizan. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fue fácil de usar e integrar en nuestra base de código. Lo utilizamos para eliminar PII de contenido sensible de clientes. Configuramos el servicio para su uso y lo añadimos a nuestra base de código en menos de un día. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El costo de simplemente eliminar PII no es escalable, dependiendo del tipo de contenido que estás tratando de procesar. El precio también es un poco confuso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Amazon Comprehend es uno de los muchos servicios de aprendizaje automático de AWS. La gran parte de esto es que no necesitas tener ningún conocimiento de ML o NLP. Todo lo que haces es subir tu texto a AWS y será analizado automáticamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay algunos inconvenientes cuando se trata del uso de herramientas de automatización de aprendizaje automático. Generalmente, es la personalización limitada. Cuando creas tus propios modelos de aprendizaje automático, puedes personalizarlos para tu propio dominio/caso de uso. Este no es el caso con Amazon Comprehend.

El otro inconveniente es que no es adecuado para grandes volúmenes de datos; en nuestro caso tuvimos algunos problemas de rendimiento. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.