En el post anterior os hablamos sobre el poder de la inteligencia artificial aplicada a cloud y algunos ejemplos de su integración en mejoras de procesos, análisis de datos y extracción de información. Pero debido al gran volumen de datos generados, acometer estas acciones requiere de soluciones escalables que ordenen y analicen esta información. Para ello os contamos acerca de dos servicios con los que podéis aprovechar la inteligencia artificial con AWS: Amazon Transcribe y Amazon Comprehend.
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De audio a texto sin complicaciones
Amazon Transcribe es un servicio de IA basado en el reconocimiento de voz que genera transcripciones, documentos o filtros a partir de materiales de audio como llamadas, vídeos o conversaciones. Lo que ayuda a identificar temáticas o problemáticas a partir de la detección de contenidos, etiquetas en texto, entre otros.
¿Qué la hace una herramienta poderosa? Transcribe utiliza funciones de machine learning para generar transcripciones fáciles de analizar. Gracias a que se integra con call centers y otras aplicaciones, permite identificar las temáticas clave, crear etiquetas, identificar la fuente/canal de archivo de audio y hasta añadir subtítulos.
Basado en el procesamiento de lenguaje natural, Transcribe optimiza la precisión de las transcripciones al implementar vocabulario adecuado a cada situación (nombres de productos, las personas dentro de la conversación, terminología técnica, etc.).
Análisis de texto
Amazon Comprehend es otra solución de inteligencia artificial con AWS que, una vez que tenemos las transcripciones hechas, nos ayudará a analizar y descubrir información valiosa. Al igual que Transcribe, identifica patrones dentro del texto usando el NLP e indexa frases clave y sentimientos para organizar los documentos por tema o problemática.
Por ejemplo, Comprehend podría analizar el texto de la transcripción de una llamada de atención al cliente para identificar frases clave que sugieran si el cliente tuvo una experiencia positiva o negativa.
Entre sus funciones principales podremos encontrar APIs para reconocimiento de entidades, es decir, identificar personas, lugares o ubicaciones y categorizarlas a partir del texto. Al igual que el análisis de opiniones en detalle, la cual proporciona información sobre el sentimiento a partir de palabras clave. Veamos algunas funciones importantes:
Análisis de sentimientos
Función con la cual podemos definir y categorizar las emociones dentro del texto a partir de un algoritmo que actuará como un modelo de «bolsa de palabras». Este modelo entonces pasará por cada palabra del texto para identificar los sentimientos a partir de valores (neutro, positivo, negativo y mixto). La suma de estos valores define el sentimiento general del texto. Una ventaja de Comprehend es que al integrar NLP y aprendizaje automático va más allá de considerar las palabras de forma aislada, ya que tiene en cuenta la estructura y el contexto de las frases para comprender mejor el texto.
Además, el análisis va mucho más allá ya que esta solución integra tres tipos de enfoques: de experiencia, basado en reglas e híbrido. El primero utiliza reglas de ML y algoritmos de clasificación de opiniones (redes neuronales) para entrenar a la inteligencia en la identificación de emociones, a partir de datos previos y un constante aprendizaje para ser más preciso.
Por otro lado, el enfoque basado en reglas identifica, clasifica y puntúa las palabras clave específicas de un léxico predeterminado, es decir, recopilaciones de opiniones en positivo y negativo con los cuales el software busca las palabras que correspondan a estas categorías para dar un resumen acerca de las opiniones.
Extracción de identidades
Se trata de la clasificación del texto en entidades como personas, cantidades, fechas, entre otros. Para acometer la tarea, Comprehend trabaja seleccionando y categorizando las entidades y brindando una puntuación de confianza. Lo más interesante es que la herramienta no solo extrae cantidades o información numérica, sino que les da un contexto o busca palabras clave dentro del texto que den sentido a esos números.
Incluso, en temas de seguridad, Amazon Comprehend prioriza la anonimización de los nombres, añadiendo valores como SKUs o números de referencia para poderlos categorizar.
Expertos en inteligencia artificial con AWS
Desde apser, nuestros expertos han trabajado en el despliegue de ambas soluciones para el análisis del catálogo de contenido audiovisual de uno de nuestros clientes. El objetivo era una categorización de las temáticas y estados anímicos para crear una biblioteca más accesible, tanto para usuarios como para la empresa. Ahora los usuarios tienen la posibilidad de seleccionar el minuto o segundo específico del tema de su interés. Además de llevar una trazabilidad más ágil de los temas.
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