AWS自然语言处理技术实战指南

新实践指南展示如何实施自然语言处理商业解决方案

《使用AWS AI服务进行自然语言处理》旨在为几乎任何人揭开NLP的神秘面纱。

从童话到现实技术

在《阿里巴巴与四十大盗》的故事中，阿里巴巴偶然听到盗贼说出魔法短语"芝麻开门"，这个短语打开了藏有宝藏的山洞入口。某中心的前人工智能/机器学习专家Premkumar "Prem" Rangarajan记得小时候父亲给他读这个故事。"当我开始从事人工智能和自然语言处理工作时，这个故事又浮现在我的脑海中，"他说，"我意识到这是一个语音激活的虚构例子！"

Rangarajan表示，如今AI/NLP技术可能看起来几乎和民间故事中的秘密代码一样神奇。

"人工智能不再是一种难以企及的技术。它不再是一个需要我们花费10年或15年时间学习并获得多个博士学位才能开始的职业。"

实际应用场景

Rangarajan指出，人工智能和机器学习可以立即产生商业价值的一个领域是客户呼叫中心。

"我们如何提高客户满意度评分？如何了解客户的问题是否在这些对话中得到了实际解决？如何提高客服代表的工作效率？如何提高电话解决率？"他说，"我们有能力使用AI服务为这些对话增添智能，并确保我们满足客户的需求。"

技术栈的力量

另一位专家Mona Mona表示，她开始在某中心工作后不久就认识到了技术栈的力量。"当我看到这些工具的强大功能，并接触到一些非常有趣的客户案例时，我意识到这些服务可以快速提供自然语言处理解决方案。你可以构建聊天机器人、AI翻译解决方案，或使用NLP进行社交媒体分析。所有这些都可供你使用。"

书籍结构设计

《使用AWS AI服务进行自然语言处理》首先介绍了AI/NLP服务，包括关于AI/NLP堆栈产品的章节，如某文本提取服务和某理解服务。

本书的第二部分展示了NLP如何应用于商业解决方案，例如改善客户服务、媒体内容变现、从文档中提取元数据，以及医疗保健领域的特定解决方案。

最后，在第三部分中，本书提供了将这些解决方案投入生产的实践指南，包括创建工作流和"构建安全、可靠、高效的NLP解决方案"。

不同角色的使用方式

专家指出，组织内不同角色的人可以以不同方式使用这本书。

"假设我是业务主管。我不想阅读所有代码。你可以只阅读相应的业务问题和解决方案章节、介绍、提出的架构和总结。然后你可以把它交给技术同事说：'现在我明白它是如何完成的，我认为这就是我们需要的。请去构建它。'"

"另一方面，如果我是技术人员，我会有不同的视角。我会仔细阅读所有代码。我可以查看我们为书中每个代码创建的视频。因此，如果你想实现经理交给你的端到端解决方案，现在你可以去实现它。"

职业转型资源

Rangarajan表示，这本书对于想要转向专注于AI/NLP的人来说是一个很好的入门读物，就像他一样。他最初是IBM AS 400程序员，后来成为企业应用集成架构师。在那期间，他对机器学习产生了浓厚兴趣，这促使他加入了某中心。很快他对NLP产生了兴趣。

实践项目案例

在那段时间，Rangarajan被要求为某中心在休斯顿新开设的技术中心开幕式做一个项目。他创建了一个NLP项目。

"有一个叫做'简单啤酒服务'的东西，这提供了一个用Alexa升级它的机会。所以，你对Alexa说：'给我倒杯啤酒，'然后使用密码。Alexa将控制一个树莓派设备，打开啤酒管道，为你倒啤酒。"

这个项目（引起了休斯顿市长的注意）帮助巩固了他追求NLP的兴趣——这种兴趣最终促成了这本书。

学习资源组合

这本书，结合免费云服务账户、机器学习大学视频教程，当然还有AI/NLP技术栈，可以帮助人们更容易地进入这个领域。

"某中心的理念是任何人都可以做到这一点，"Mona说。"即使你没有基本的编码经验，你仍然可以使用这些AI服务创建可扩展的应用程序。目标是任何学生或IT专业人员都可以在一周内轻松选择这些服务并实现注入式、精美、创新的解决方案和应用程序。你不必花费大量时间学习。"

未来展望

Rangarajan正在撰写另一本关于在云上原生机器学习的书籍。"它将涵盖广泛的人工智能和机器学习，并涵盖机器学习工作流程。因此，我们将讨论算法、神经网络，以及组织内不同人员如何使用机器学习和人工智能。"他帮助他人解锁机器学习潜在宝藏的使命，无疑是阿里巴巴会赞同的目标。