优势
使用实体分析功能来查找和标记文档(包括电子邮件、聊天对话和社交媒体帖子)中的字段,然后进行情感分析以理解客户的看法,从而获得富有实用价值的产品和用户体验洞察信息。
将 Natural Language 产品与 Speech-to-Text API 结合使用,从音频中提取实用信息。Vision API 新增了光学字符识别 (OCR) 功能来处理扫描的文档。Translation API 可理解多种语言的文本中蕴含的情感。
使用 Google 先进的语言技术对不同媒体中的内容进行分类,从而改善内容推荐和广告定位。
演示
试用 API
主要特性
借助 Natural Language API 提供的强大预训练模型,开发者可以轻松在其应用中使用各种自然语言理解 (NLU) 功能,包括情感分析、实体分析、实体情感分析、内容分类和语法分析。
实时分析非结构化医学文本中蕴含的实用信息。 借助 Healthcare Natural Language API,您可以从医学文档中提取出机器可读的医学数据分析结果,而 AutoML Entity Extraction for Healthcare 可让您轻松为医疗保健和生命科学应用构建自定义知识提取模型,无需具备编程技能。
文档
集成式 REST API
您可以通过我们的 REST API 访问 Natural Language。可通过请求上传文本,也可将文本整合到 Cloud Storage 中存储的文档。
句法分析
提取词条和句子,确定词性并为每个句子创建依存语法分析树。
实体分析
识别收据、账单、合同等文档中的实体,并按日期、人物、媒体等类型添加标签。
自定义实体提取
识别文档中的实体,并根据特定领域的关键字或短语为其添加标签。
情感分析
了解一段文本体现出的总体观点、感受或情感态度。
自定义情感分析
了解一段文本体现出的总体观点、感受或态度,结果会根据您自己特定领域的情感得分进行调整。
内容分类
按预定义的 700 多种类别对文档进行分类。
自定义内容分类
使用您自己的训练数据来创建标签,以便为您独特的使用场景自定义模型。
多语言
可分析多种语言的文本,包括英语、西班牙语、日语、中文(简体和繁体)、法语、德语、意大利语、韩语、葡萄牙语和俄语。
自定义模型
只需极少的工作量和机器学习专业知识,即可训练出自定义机器学习模型。
由 Google 的 AutoML 模型驱动
利用 Google 先进的 AutoML 技术来创建高质量的模型。
空间结构理解
使用 PDF 中的结构和布局信息提升自定义实体提取性能。
大型数据集支持
支持 5000 个分类标签、100 万个文档和 10 MB 文档大小,轻松应对复杂的使用场景。
集成式 REST API
您可以通过我们的 REST API 访问 Natural Language。可通过请求上传文本,也可将文本整合到 Cloud Storage 中存储的文档。
句法分析
提取词条和句子,确定词性并为每个句子创建依存语法分析树。
实体分析
识别收据、账单、合同等文档中的实体,并按日期、人物、媒体等类型添加标签。
自定义实体提取
识别文档中的实体,并根据特定领域的关键字或短语为其添加标签。
情感分析
了解一段文本体现出的总体观点、感受或情感态度。
自定义情感分析
了解一段文本体现出的总体观点、感受或态度,结果会根据您自己特定领域的情感得分进行调整。
内容分类
按预定义的 700 多种类别对文档进行分类。
自定义内容分类
使用您自己的训练数据来创建标签,以便为您独特的使用场景自定义模型。
多语言
可分析多种语言的文本,包括英语、西班牙语、日语、中文(简体和繁体)、法语、德语、意大利语、韩语、葡萄牙语和俄语。
自定义模型
只需极少的工作量和机器学习专业知识,即可训练出自定义机器学习模型。
由 Google 的 AutoML 模型驱动
利用 Google 先进的 AutoML 技术来创建高质量的模型。
空间结构理解
使用 PDF 中的结构和布局信息提升自定义实体提取性能。
大型数据集支持
支持 5000 个分类标签、100 万个文档和 10 MB 文档大小,轻松应对复杂的使用场景。
集成式 REST API
您可以通过我们的 REST API 访问 Natural Language。可通过请求上传文本,也可将文本整合到 Cloud Storage 中存储的文档。
句法分析
提取词条和句子,确定词性并为每个句子创建依存语法分析树。
实体分析
识别收据、账单、合同等文档中的实体,并按日期、人物、媒体等类型添加标签。
自定义实体提取
识别文档中的实体,并根据特定领域的关键字或短语为其添加标签。
情感分析
了解一段文本体现出的总体观点、感受或情感态度。
自定义情感分析
了解一段文本体现出的总体观点、感受或态度,结果会根据您自己特定领域的情感得分进行调整。
内容分类
按预定义的 700 多种类别对文档进行分类。
自定义内容分类
使用您自己的训练数据来创建标签,以便为您独特的使用场景自定义模型。
多语言
可分析多种语言的文本,包括英语、西班牙语、日语、中文(简体和繁体)、法语、德语、意大利语、韩语、葡萄牙语和俄语。
自定义模型
只需极少的工作量和机器学习专业知识,即可训练出自定义机器学习模型。
由 Google 的 AutoML 模型驱动
利用 Google 先进的 AutoML 技术来创建高质量的模型。
空间结构理解
使用 PDF 中的结构和布局信息提升自定义实体提取性能。
大型数据集支持
支持 5000 个分类标签、100 万个文档和 10 MB 文档大小,轻松应对复杂的使用场景。