1、利用 AWS AI 服务进行自然语言处理：解锁非结构化数据的战略洞察

利用 AWS AI 服务进行自然语言处理：解锁非结构化数据的战略洞察

1. 自然语言处理（NLP）的发展与挑战

过去几十年，机器学习（ML）领域一直被少数大型企业或研究实验室所掌握，因为它需要数学、计算机科学、软件工程和 IT 等多方面的技能和资源。然而，大约 10 年前，随着通用计算和存储的普及、开源库的出现以及数字数据的广泛存在，情况发生了改变。亚马逊 EC2、亚马逊 S3、scikit - learn 和 Theano 等工具的出现，使机器学习变得更加容易获取且成本更低。随后，图形处理单元（GPU）在加速神经网络方面的应用，引发了深度学习（DL）的热潮。

起初，计算机视觉（CV）吸引了大量关注，而自然语言处理（NLP）则在悄然发展。一段时间内，翻译、情感分析和搜索等任务不如自动驾驶那样引人注目。但随着变压器模型的出现，NLP 领域迎来了新的活力，在各种 NLP 任务中取得了卓越的成果。

如今，NLP 的应用场景无处不在。许多组织积累了大量的文本文件，如发票、合同、表格、报告、电子邮件和网页等。这些文件的数量和多样性使得高效处理它们以提取有价值的商业洞察变得极具挑战性。有些团队选择使用 ML 库和自己偏好的 IT 基础设施来构建 NLP 解决方案，但这不仅需要进行 ML 工作，还需要部署和管理生产环境，面临安全、监控、高可用性和扩展等诸多挑战，且这些工作并不会直接创造商业价值。

2. AWS AI 服务解决 NLP 难题

AWS AI 服务正是为解决这些问题而设计的。通过 AWS AI 服务，无需训练模型或管理任何基础设施，甚至不需要了解 ML 知识，只需一个 API 调用，开发者就能在几分钟内开始使用这些服务。许多 AWS 客户在