Was ist Natural Language Processing
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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Natural Language Processing definiert
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.
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Wofür wird Natural Language Processing verwendet?
Anwendungen für Natural Language Processing werden verwendet, um aus unstrukturierten textbasierten Daten Informationen zu gewinnen und Zugriff auf diese extrahierten Informationen zu ermöglichen. Damit lässt sich ein neues Verständnis dieser Daten gewinnen. Beispiele für Natural Language Processing können mit Python, TensorFlow und PyTorch erstellt werden.
Kundenstimmung
Kundenstimmung
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.
Beleg- und Rechnungsverständnis
Beleg- und Rechnungsverständnis
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.
Dokumentanalyse
Dokumentanalyse
Verwenden Sie die benutzerdefinierte Entitätsextraktion, um fachspezifische Entitäten in Dokumenten zu ermitteln, ohne Zeit oder Geld für manuelle Analysen aufwenden zu müssen.
Inhaltsklassifizierung
Inhaltsklassifizierung
Klassifizieren Sie Dokumente anhand von häufig vorkommenden Entitäten, domainspezifischen, individuellen Entitäten oder mehr als 700 allgemeinen Kategorien wie Sport und Unterhaltung.
Trendspotting
Trendspotting
Zusammengefasste Nachrichten mit Text, mit dem Werbetreibende relevante Inhalte zu ihren Marken aus Onlinenachrichten, Artikeln und anderen Datenquellen extrahieren können.
Gesundheitswesen
Gesundheitswesen
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Die Natural Language API bietet vortrainierte Modelle, mit denen Entwickler mit Features zum Verständnis natürlicher Sprache arbeiten können, beispielsweise Sentimentanalyse, Entitätsanalyse, Sentimentanalyse pro Entität, Inhaltsklassifizierung und Syntaxanalyse.
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