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텍스트 데이터는 어디에나 있습니다. 우리가 읽는 책, 소비하는 뉴스, 공유하는 소셜 미디어 게시물, 구매 결정을 내릴 때 의존하는 고객 리뷰에 있습니다. 이 데이터는 믿을 수 없을 정도로 가치가 있을 수 있지만 그 의미를 추출할 수 있는 경우에만 가능합니다.
자연어 처리(NLP)는 컴퓨터와 인간(자연) 언어 간의 상호 작용을 다루는 컴퓨터 과학 및 인공 지능 분야입니다. NLP는 텍스트 데이터에서 의미를 자동으로 해석하고 추출할 수 있는 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다.
AWS Comprehend는 텍스트 데이터에서 의미를 쉽게 추출할 수 있게 해주는 완전 관리형 NLP 서비스입니다. 이 기사에서는 AWS Comprehend를 사용하여 텍스트 데이터를 분석하는 방법을 살펴보겠습니다.
AWS Comprehend를 사용하기 전에 AWS 계정을 설정하고 서비스 액세스 권한이 있는 IAM 사용자를 생성해야 합니다.
AWS 계정이 있으면 다음 정책으로 IAM 사용자를 생성할 수 있습니다.
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"comprehend:*"
],
"Resource": "*"
}
]
}
IAM 사용자가 있으면 이제 AWS Comprehend 리소스를 생성할 수 있습니다. 이렇게 하려면 AWS Management Console에 로그인하고 AWS Comprehend 서비스로 이동해야 합니다.
AWS Comprehend 콘솔에 있으면 새 리소스를 생성할 수 있습니다. 리소스의 이름을 제공하고 리전을 선택한 다음 이전에 생성한 IAM 역할을 선택해야 합니다.
리소스가 생성되었으므로 이제 AWS Comprehend를 사용할 준비가 되었습니다.
AWS Comprehend는 텍스트 데이터를 분석하는 다양한 방법을 제공합니다. 이 섹션에서는 가장 일반적으로 사용되는 몇 가지 기능을 살펴보겠습니다.
감정 분석은 텍스트 조각에서 감정(긍정적, 부정적 또는 중립적)을 자동으로 추출하는 방법입니다. 이것은 고객 리뷰의 전반적인 감정을 결정하거나 소셜 미디어 게시물의 감정을 이해하는 것과 같은 다양한 애플리케이션에 유용할 수 있습니다.
AWS Comprehend로 감정 분석을 수행하려면 분석하려는 텍스트를 제공해야 합니다. 텍스트를 직접 입력하거나 텍스트가 있는 URL을 제공하여 이를 수행할 수 있습니다.
텍스트를 제공하면 AWS Comprehend가 텍스트를 분석하고 텍스트의 감정을 제공합니다.
핵심 구 추출은 텍스트에서 핵심 구를 자동으로 식별하는 방법입니다. 이것은 고객 리뷰의 주제를 식별하거나 소셜 미디어 게시물의 주제를 이해하는 것과 같은 다양한 애플리케이션에 유용할 수 있습니다.
AWS Comprehend로 핵심 구 추출을 수행하려면 분석하려는 텍스트를 제공해야 합니다. 텍스트를 직접 입력하거나 텍스트가 있는 URL을 제공하여 이를 수행할 수 있습니다.
텍스트를 제공하면 AWS Comprehend가 텍스트를 분석하고 추출한 핵심 문구를 제공합니다.
언어 감지는 텍스트 조각의 언어를 자동으로 식별하는 방법입니다. 이것은 고객 리뷰의 언어를 식별하거나 소셜 미디어 게시물의 언어를 이해하는 것과 같은 다양한 애플리케이션에 유용할 수 있습니다.
AWS Comprehend로 언어 감지를 수행하려면 분석하려는 텍스트를 제공해야 합니다. 텍스트를 직접 입력하거나 텍스트가 있는 URL을 제공하여 이를 수행할 수 있습니다.
텍스트를 제공하면 AWS Comprehend가 텍스트를 분석하고 감지한 언어를 제공합니다.
이 기사에서는 AWS Comprehend를 사용하여 텍스트 데이터를 분석하는 방법을 살펴보았습니다. AWS Comprehend를 사용하여 감정 분석, 핵심 구 추출 및 언어 감지를 수행하는 방법을 살펴보았습니다.
AWS Comprehend로 가능한 것의 표면만 살펴봤지만 시작하기에 충분할 것입니다.