運用 Google 的機器學習技術,從非結構化的文字內容中取得深入分析結果。
新客戶最多可獲得價值 $300 美元的免費抵免額,盡情試用 Google Cloud 產品
運用機器學習技術來擷取、分析及儲存文字,取得具有參考價值的文字分析結果
不必編寫任何程式碼,即可使用 AutoML 訓練出高品質的自訂機器學習模型
透過 Natural Language API 將自然語言理解 (NLU) 技術套用至應用程式
優點
您可以透過實體分析功能找出文件中的特定欄位並加上標籤 (電子郵件、即時通訊和社群媒體均適用),然後再運用情緒分析功能解讀客戶意見回饋,藉此取得可做為行動依據的產品與使用者體驗深入分析結果。
您可以將 Natural Language 和 Speech-to-Text API 搭配使用,從音訊中擷取出深入分析結果。Vision API 帶來光學字元辨識 (OCR) 功能,可解析已掃描的文件,而 Translation API 則能識別多種語言並瞭解其中的情緒。
運用 Google 先進的語言技術將各種媒體上的內容分類,以便更有效地推薦內容和指定廣告目標。
示範
試用 API
主要功能與特色
透過 Natural Language API 強大的預先訓練模型,開發人員能輕鬆地將自然語言理解 (NLU) 技術套用至應用程式,並使用情緒分析、實體分析、實體情緒分析、內容分類和語法分析等功能。
擷取出非結構化醫療文字中蘊含的即時深入分析結果。Healthcare Natural Language API 可讓您從醫療文件中擷取出機器可解讀的醫療深入分析結果,AutoML Entity Extraction for Healthcare 則可讓您輕鬆建立適用於醫療照護和生命科學應用程式的自訂知識擷取模型,完全不需要任何程式碼編寫技能。
說明文件
在本研究室中,您將瞭解如何建立 API 金鑰、使用 Cloud Natural Language API,以及從一段文字中擷取「實體」(例如人物、地點和事件)。
整合式 REST API
您可以透過 REST API 使用 Natural Language。文字可透過要求上傳,或與 Cloud Storage 整合。
語法分析
擷取符記和語句、識別詞性,以及為各個語句建立相依性剖析樹狀結構。
實體分析
識別收據、應付憑據和合約等文件中的實體,並按照日期、人員和媒體等類型加上標籤。
自訂實體擷取
識別文件中的實體,並按照自己的特定領域關鍵字或詞組加上標籤。
情緒分析
解讀一段文字表達出的整體觀點、感受或態度與情緒。
自訂情緒分析
根據您的特定領域情緒分數解讀一段文字表達出的整體觀點、感受或態度。
內容分類
使用預先定義的 700 多種類別將文件分類。
自訂內容分類
使用自己的訓練資料建立標籤,依據您的獨特用途自訂模型。
多語言
分析英文、西班牙文、日文、中文 (簡體和繁體)、法文、德文、義大利文、韓文、葡萄牙文和俄文等語言的文字。
自訂模型
即使您的機器學習專業知識有限,也能輕鬆訓練自訂機器學習模型。
採用 Google 的 AutoML 模型技術
運用 Google 先進的 AutoML 技術來建立高品質模型。
瞭解空間結構
利用 PDF 中的結構和版面配置資訊,改善自訂實體的擷取效能。
支援大型資料集
支援 5,000 種分類標籤、100 萬份文件及 10 MB 文件大小,可處理複雜的應用情境。
整合式 REST API
您可以透過 REST API 使用 Natural Language。文字可透過要求上傳,或與 Cloud Storage 整合。
語法分析
擷取符記和語句、識別詞性,以及為各個語句建立相依性剖析樹狀結構。
實體分析
識別收據、應付憑據和合約等文件中的實體,並按照日期、人員和媒體等類型加上標籤。
自訂實體擷取
識別文件中的實體,並按照自己的特定領域關鍵字或詞組加上標籤。
情緒分析
解讀一段文字表達出的整體觀點、感受或態度與情緒。
自訂情緒分析
根據您的特定領域情緒分數解讀一段文字表達出的整體觀點、感受或態度。
內容分類
使用預先定義的 700 多種類別將文件分類。
自訂內容分類
使用自己的訓練資料建立標籤,依據您的獨特用途自訂模型。
多語言
分析英文、西班牙文、日文、中文 (簡體和繁體)、法文、德文、義大利文、韓文、葡萄牙文和俄文等語言的文字。
自訂模型
即使您的機器學習專業知識有限,也能輕鬆訓練自訂機器學習模型。
採用 Google 的 AutoML 模型技術
運用 Google 先進的 AutoML 技術來建立高品質模型。
瞭解空間結構
利用 PDF 中的結構和版面配置資訊,改善自訂實體的擷取效能。
支援大型資料集
支援 5,000 種分類標籤、100 萬份文件及 10 MB 文件大小,可處理複雜的應用情境。
整合式 REST API
您可以透過 REST API 使用 Natural Language。文字可透過要求上傳,或與 Cloud Storage 整合。
語法分析
擷取符記和語句、識別詞性,以及為各個語句建立相依性剖析樹狀結構。
實體分析
識別收據、應付憑據和合約等文件中的實體,並按照日期、人員和媒體等類型加上標籤。
自訂實體擷取
識別文件中的實體,並按照自己的特定領域關鍵字或詞組加上標籤。
情緒分析
解讀一段文字表達出的整體觀點、感受或態度與情緒。
自訂情緒分析
根據您的特定領域情緒分數解讀一段文字表達出的整體觀點、感受或態度。
內容分類
使用預先定義的 700 多種類別將文件分類。
自訂內容分類
使用自己的訓練資料建立標籤,依據您的獨特用途自訂模型。
多語言
分析英文、西班牙文、日文、中文 (簡體和繁體)、法文、德文、義大利文、韓文、葡萄牙文和俄文等語言的文字。
自訂模型
即使您的機器學習專業知識有限,也能輕鬆訓練自訂機器學習模型。
採用 Google 的 AutoML 模型技術
運用 Google 先進的 AutoML 技術來建立高品質模型。
瞭解空間結構
利用 PDF 中的結構和版面配置資訊,改善自訂實體的擷取效能。
支援大型資料集
支援 5,000 種分類標籤、100 萬份文件及 10 MB 文件大小,可處理複雜的應用情境。