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Was ist Natural Language Processing?

Natural Language Processing (NLP) verwendet maschinelles Lernen, um die Struktur und die Bedeutung von Texten sichtbar zu machen. Mit Anwendungen für die natürliche Sprachverarbeitung können Organisationen Texte analysieren und Informationen zu Personen, Orten und Ereignissen extrahieren, um die Stimmungen in sozialen Medien und in Kundengesprächen besser zu verstehen.

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Google Machine Learning Informationen aus unstrukturiertem Natural Language-Text gewinnen.

Natural Language Processing definiert

Als Branch von künstlicher Intelligenz verwendet die NLP (Natural Language Processing) maschinelles Lernen zur Verarbeitung und Interpretation von Text und Daten. Natural Language Detection und Natural Language Generation sind Arten von NLP.

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.

Wofür wird Natural Language Processing verwendet?

Anwendungen für die natürliche Sprache werden verwendet, um aus unstrukturierten textbasierten Daten Informationen zu gewinnen und Zugriff auf extrahierte Informationen zu erhalten, um ein neues Verständnis dieser Daten zu gewinnen. Beispiele für die Verarbeitung von Natural Language können mit Python, TensorFlow und PyTorch erstellt werden.

Kundenstimmung

Verwenden Sie die Entitätsanalyse, um Felder in Dokumenten und Kanälen zu finden und mit Labels zu versehen, um Kundenmeinungen besser zu verstehen und Produkt- und UX-Statistiken zu erhalten.

Beleg- und Rechnungsverständnis

Extrahieren Sie Entitäten, um allgemeine Einträge in Belegen und Rechnungen wie Datumsangaben oder Preise zu identifizieren, um die Beziehungen zwischen Anfrage und Zahlung zu verstehen.

Dokumentenanalyse

Verwenden Sie die benutzerdefinierte Entitätsextraktion, um domainspezifische Entitäten in Dokumenten zu identifizieren, ohne Zeit oder Geld für manuelle Analysen aufzuwenden.

Inhaltsklassifizierung

Klassifizieren Sie Dokumente anhand von häufig vorkommenden Entitäten, domainspezifischen, individuellen Entitäten oder mehr als 700 allgemeinen Kategorien wie Sport und Unterhaltung.

Trendspotting

Zusammengefasste Nachrichten mit Text, mit dem Werbetreibende relevante Inhalte zu ihren Marken aus Onlinenachrichten, Artikeln und anderen Datenquellen extrahieren können.

Gesundheitswesen

Verbessern Sie die klinische Dokumentation, Data Mining-Forschung und automatisierte Registry-Berichterstellung, um klinische Tests zu beschleunigen.