28 | 03 | 2021

Was ist wichtig am Leseverständnis und wie kann es Ihnen helfen?

In der frühen Phase der Schule wurde angenommen, dass das Ziel des Leseverständnisses darin besteht, den Text, den wir lesen, vollständig zu verstehen, und der für unser Erwachsenenleben von großer Bedeutung sein wird. Das ist sehr wahr.

Was ist Leseverständnis?
Dekodierung, Geläufigkeit und Vokabeln sind der Schlüssel zum Leseverständnis und zur Fähigkeit, sich zu verbinden Ideen innerhalb und zwischen dem Satz. Am wichtigsten ist das Leseverständnis die Fähigkeit dazu verstehen eine schriftliche Textpassage.

Verstehen (Verb) - etwas vollständig verstehen

Was ist wichtig am Leseverständnis und wie kann es Ihnen helfen?

Jetzt, wo wir älter sind, fantastische Jobs haben, in angenehmen Büros arbeiten oder unser eigenes Zuhause trösten. Die Lektionen, die wir in der Schule gelernt haben, werden sehr häufig verwendet. Nun, bis auf den Punkt können wir das geschriebene Wort lesen und verstehen; In den meisten Fällen sind wir jedoch von der Menge an Dokumenten und Daten überwältigt. Aus meiner Erfahrung kann ich die Zeit finden, 5-10 Artikel pro Tag zu lesen, genauso wenig wie das warten musste, wenn ich mehr Zeit habe oder besser gelaunt bin.

Was ist, wenn Ihr Unternehmen 100, 1,000 oder 10,000 plus Dokumente pro Woche erhält? Das wäre eine sehr mühsame, zeitaufwändige Aufgabe für die menschliche Belegschaft und unweigerlich fehleranfällig. Was ist der bessere Weg, um Einsichten und Beziehungen im Text zu entdecken? Werfen wir einen Blick auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in den folgenden Abschnitten.

Was können KI-Werkzeuge verstehen, verstehen, das geschriebene Wort in Dokumenten?

Amazon Comprehend ist ein NLP-Dienst (Natural Language Processing), der maschinelles Lernen verwendet, um Erkenntnisse und Beziehungen in einem Text zu finden. Keine maschinellen Lernerfahrungen erforderlich. In Ihren unstrukturierten Daten steckt ein Schatz an Potenzial. Maschinelles Lernen ist hervorragend geeignet, um bestimmte interessante Elemente in riesigen Textbereichen genau zu identifizieren, und kann das in der Sprache verborgene Gefühl in nahezu unbegrenztem Umfang lernen.

Comprehend verwendet maschinelles Lernen, um die Erkenntnisse und Beziehungen in Ihren unstrukturierten Daten aufzudecken. Der Dienst identifiziert die Sprache des Textes. extrahiert Schlüsselphrasen, Orte, Personen, Marken oder Ereignisse; versteht, wie positiv oder negativ der Text ist; analysiert Text mithilfe von Tokenisierung und Wortarten und organisiert automatisch eine Sammlung von Textdateien nach Themen. Sie können auch AutoML-Funktionen in Amazon Comprehend verwenden, um einen benutzerdefinierten Satz von Entitäten oder Textklassifizierungsmodellen zu erstellen, die speziell auf die Anforderungen Ihres Unternehmens zugeschnitten sind.

Zum Extrahieren komplexer medizinischer Informationen aus unstrukturiertem Text können Sie eine spezielle Lösung Comprehend Medica verwendenl. Der Dienst kann medizinische Informationen wie Erkrankungen, Medikamente, Dosierungen, Stärken und Häufigkeiten aus verschiedenen Quellen wie Arztnotizen, Berichten über klinische Studien und Patientenakten identifizieren. Comprehend Medical Solution identifiziert auch die Beziehung zwischen den extrahierten Medikamenten und Test-, Behandlungs- und Verfahrensinformationen für eine einfachere Analyse. Zum Beispiel bestimmt der Service eine bestimmte Dosierung, Stärke und Häufigkeit in Bezug auf ein bestimmtes Medikament aus unstrukturierten klinischen Notizen.

 

Unsere Vision und Werte

 

Vorteile

Erhalten Sie bessere Antworten aus Ihrem Text - alle Quellen.

Comprehend kann die Bedeutung und die Beziehungen im Text aus Vorfällen des Kundensupports, früheren oder archivierten Fällen, ausführlichen Fachartikeln, Feeds, Nachrichtenartikeln, Dokumenten und anderen Quellen ermitteln. Beispielsweise können Sie die am häufigsten erwähnte Funktion identifizieren.

Organisieren Sie Dokumente nach Themen

Comprehend Solution kann eine Sammlung von Dokumenten und anderen Textdateien analysieren und diese automatisch nach relevanten Begriffen oder Themen organisieren. Sie können die Themen dann verwenden, um Ihren Kunden personalisierte Inhalte bereitzustellen oder eine umfassendere Suche und Navigation bereitzustellen. Angenommen, Sie verfügen über eine umfangreiche Sammlung legaler oder medizinischer Artikel. In diesem Fall können Sie sie automatisch nach Themen gruppieren, damit Ihre Website Mitarbeitern neue Artikel vorschlagen kann, die auf dem basieren, was sie zuvor gelesen haben.

Trainieren Sie Modelle anhand Ihrer Daten

Sie können Comprehend problemlos erweitern, um bestimmte Begriffe wie Richtliniennummern oder Teilecodes zu identifizieren. Sie können Comprehend auch entwickeln, um Dokumente und Nachrichten so zu klassifizieren, dass sie für Ihr Unternehmen sinnvoll sind, z. B. Kundenanfragen auf Anfrage oder in Fällen. Das Hinzufügen dieser Anpassung erfordert keine Erfahrung mit maschinellem Lernen. Sie stellen jeweils Ihre Etiketten und eine kleine Reihe von Beispielen zur Verfügung, und Comprehend kümmert sich um den Rest.

Unterstützung für allgemeinen und branchenspezifischen Text

Comprehend kann Erkenntnisse aus unstrukturierten Texten wie Social-Media-Posts, E-Mails und Webseiten gewinnen. Unterstützt von modernsten Modellen für maschinelles Lernen. Comprehend Medical identifiziert auch medizinische Informationen wie Medikamente und Erkrankungen und bestimmt deren Beziehung zueinander (z. B. Dosierung und Stärke des Arzneimittels). Beispielsweise extrahiert Amazon Comprehend Medical „Methicillin-resistente Staphylococcus aureus“, die häufig als „MRSA“ eingegeben werden. Es bietet einen Kontext, z. B. ob ein Patient positiv oder negativ getestet wurde, um den extrahierten Begriff aussagekräftig zu machen.

Der Fall für Cloud Computing

 User Stories

Fein abgestimmte Suche

Sie können Amazon Comprehend verwenden, um eine bessere Sucherfahrung zu erzielen, indem Sie Ihrer Suchmaschine ermöglichen, Schlüsselphrasen, Entitäten und Gefühle zu indizieren. Ermöglicht es Ihnen, die Suche auf den Kontext der Artikel anstatt auf primäre Schlüsselwörter zu konzentrieren.

Wissensmanagement und Entdeckung

Sie können Amazon Comprehend verwenden, um Ihre Dokumente nach Themen zu organisieren und zu kategorisieren, um sie leichter zu finden. Anschließend können Sie Inhaltsempfehlungen für Leser personalisieren, indem Sie andere Artikel empfehlen, die sich auf dasselbe Problem beziehen.

Führen Sie eine medizinische Kohortenanalyse durch

In der Onkologie müssen die richtigen Auswahlkriterien schnell gefunden werden, um Patienten für klinische Studien zu rekrutieren. Amazon Comprehend Medical versteht und identifiziert komplexe medizinische Informationen in unstrukturiertem Text, um die Indizierung und Suche zu vereinfachen. Mithilfe dieser Erkenntnisse können Sie Patienten für die entsprechende klinische Studie in einem Bruchteil des Zeit- und Kostenaufwands aus manuellen Auswahlprozessen identifizieren.

Im Team von vier Labortechnikern arbeiten Wissenschaftler an der Lösung des pharmazeutischen Problems

 

Globale Kundenerfolgsgeschichten

LexisNexis Legal & Professional ist ein globaler Anbieter von Inhalts- und Technologielösungen für Juristen und Geschäftsleute, der Kunden in mehr als 175 Ländern betreut und über 2 Milliarden durchsuchbare Archive anbietet.

„Wir bieten Juristen aufschlussreiche Recherchen und Analysen, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Daher suchen wir immer nach besseren Möglichkeiten, um Erkenntnisse aus Rechtsdokumenten zu gewinnen. Dank des automatischen maschinellen Lernens (ML) von Amazon Comprehend können wir jetzt genaue benutzerdefinierte Entitätserkennungsmodelle erstellen, ohne auf die mit ML verbundenen Komplexitäten eingehen zu müssen. Die Unternehmen, die uns am wichtigsten sind, wie Richter und Anwälte, können anhand von über 200 Millionen Dokumenten mit einer Genauigkeit von über 92% schnell identifiziert werden. “

Rick McFarland, Chief Data Officer - LexisNexis

 

VidMob ist eine Technologieplattform, die Vermarkter mit einem globalen Netzwerk von erfahrenen Redakteuren, Animatoren und Grafikdesignern verbindet.

„Mit den Diensten Amazon Comprehend und Amazon Transcribe kann VidMob eine hochwertige Textanalyse für maschinelles Lernen in unsere Agile Creative Suite integrieren und so Markenkunden dabei helfen, die Leistung von Inhalten auf eine nie zuvor mögliche Weise zu verstehen. Wir sind in der Lage, Text aus Videoinhalten zu transkribieren und ihn mithilfe von Comprehend schnell zu analysieren. Auf diese Weise können wir sowohl unserer Entwicklergemeinschaft als auch unseren Kunden umsetzbare Erkenntnisse liefern und ihnen einen strategischen Vorsprung auf dem Markt verschaffen. “

Alex Collmer, Gründer und Chief Executive Officer - VidMob

 

 

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