Natural Language Processing (NLP) verwendet maschinelles Lernen, um die Struktur und die Bedeutung von Texten zu ermitteln. Mit NLP-Anwendungen können Unternehmen Texte analysieren und Informationen zu Personen, Orten und Ereignissen extrahieren, um die Stimmungen in sozialen Medien und in Kundengesprächen besser zu verstehen.
Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie mit Google Machine Learning Informationen aus unstrukturiertem Text gewinnen.
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Als Teilgebiet der künstlichen Intelligenz verwendet NLP maschinelles Lernen zur Verarbeitung und Interpretation von Text sowie Daten. Natural Language Detection und Natural Language Generation sind spezielle NLP-Typen.
Eine untergeordnete NLP, die NLU (Natural Language Understanding), wird verwendet, um zu verstehen, was ein Text tatsächlich bedeutet. NLU kann Text kategorisieren, archivieren und analysieren. NLP geht noch einen Schritt weiter und ermöglicht die Entscheidungsfindung auf der Grundlage dieser Bedeutung.
Verwenden Sie die Entitätsanalyse, um Felder in Dokumenten sowie Kanälen zu ermitteln und mit Labels zu versehen, um Kundenmeinungen besser zu verstehen und Produkt- sowie UX-Statistiken abzurufen.
Extrahieren Sie Entitäten, um häufig vorkommende Einträge in Belegen und Rechnungen wie Datumsangaben oder Preise zu ermitteln und so die Beziehungen zwischen Anfrage und Zahlung zu verstehen.
Verwenden Sie die benutzerdefinierte Entitätsextraktion, um fachspezifische Entitäten in Dokumenten zu ermitteln, ohne Zeit oder Geld für manuelle Analysen aufwenden zu müssen.
Klassifizieren Sie Dokumente anhand von häufig vorkommenden Entitäten, domainspezifischen, individuellen Entitäten oder mehr als 700 allgemeinen Kategorien wie Sport und Unterhaltung.
Zusammengefasste Nachrichten mit Text, mit dem Werbetreibende relevante Inhalte zu ihren Marken aus Onlinenachrichten, Artikeln und anderen Datenquellen extrahieren können.
Verbessern Sie die klinische Dokumentation, die Data Mining-Untersuchung sowie die automatisierte Registry-Berichterstellung, um klinische Tests zu beschleunigen.
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