AWS Comprehendで作る感情分析日記サービス

1　自己紹介 2　AWS Comprehendとは 3　アーキテクチャ概要 4　実装のポイント 5　制作物

自己紹介井上岳いのうえがく福岡県出身 23歳プログラミングコミュニティPOSSE所属株式会社アンチパターンインターンアーキテクチャが好きです（DDDとか）

AWS Comprehendとは自然言語処理のマネージドサービステキストから感情・キーフレーズを抽出機械学習の知識不要で簡単に導入可能活用例：カスタマーサポート → 顧客の満足度・不満度をリアルタイム監視 AWS Comprehend

アーキテクチャ概要

実装のポイント 1　Comprehend: 同期 vs 非同期の設計比較 2　Comprehend: カスタム分類器 3　Hono on Lambda

Comprehend: 同期 vs 非同期の設計比較従来の同期API 設計した非同期ジョブエンドポイント必須 → 常時稼働で月$40　　 😱
高い // エンドポイント必須 // 分類器直接指定実行時のみ課金で想定コスト削減: 月$40 → $0

Comprehend: カスタム分類器トレーニングデータ生成 // 各感情150サンプル生成（合計1200サンプル） // ... 8感情分 Comprehendに用意されているカスタムモデル作成機能を利用デフォルトはPOSITIVE,
NEGATIVE, NEUTRAL, MIXEDの4種類 Joy, Trust, Fear, Sadness, Anticipation, Anger, Disgust, Surpriseの8種類に改造

Hono on Lambda 従来の課題 API Gateway + Lambda統合: エンドポイントごとにLambda関数コールドスタート対策が大変
ルーティングロジックの分散 // これだけ！ 1つのLambda関数でAPI全体を管理

制作物

制作物 Kibi（きび）感情の機微（きび）を見つけるサービス・・ Notionのような書き心地で毎日気軽に

ご清聴ありがとうございました！

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