Natural Language

Google 머신러닝을 사용하여 구조화되지 않은 텍스트에서 정보를 도출합니다.

업계 최고의 정확성

유용한 텍스트 분석

Natural Language는 머신러닝을 사용해 텍스트의 구조와 의미를 파악합니다. 인물, 장소, 이벤트에 대한 정보를 추출하고 소셜 미디어 감정 및 고객 대화를 더욱 정확하게 이해할 수 있습니다. Natural Language를 사용하면 텍스트를 분석하여 Google Cloud Storage의 문서 스토리지와 통합할 수 있습니다.

AutoML Natural Language

AutoML Natural Language를 사용하면 최소한의 수고와 머신러닝 지식만으로 감정을 분류, 추출, 감지하도록 고품질 커스텀 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다. AutoML Natural Language UI를 사용해 학습 데이터를 업로드한 후 커스텀 모델을 테스트할 수 있습니다.

Natural Language API

개발자는 Natural Language API의 선행 학습된 강력한 모델로 감정 분석, 항목 분석, 항목 감정 분석, 콘텐츠 분류, 구문 분석 등 자연어 이해 기능을 활용할 수 있습니다.

Natural Language API 데모

AutoML Natural Language의 기본 원리

AutoML Natural Language

장점

고객 관련 유용한 정보

고객 관련 유용한 정보

항목 분석을 사용해 이메일, 채팅, 소셜 미디어와 같은 문서의 필드를 찾아 라벨을 지정한 후 감정 분석으로 고객 의견을 이해하여 활용 가능한 제품 및 UX 정보를 파악할 수 있습니다.

멀티미디어 다국어 지원

멀티미디어 및 다국어 지원

Natural Language를 Speech-to-Text API와 결합하면 오디오 대화에서 유용한 정보를 추출할 수 있습니다. Vision API의 광학 문자 인식(OCR)을 함께 사용하면 스캔한 문서도 이해할 수 있으며 Translation API를 통해 다국어로 작성된 항목을 추출하고 감정을 이해할 수도 있습니다.

중요 문서 추출

중요한 문서 항목 추출

수동 분석에 시간과 비용을 쓰지 않고도 커스텀 항목 추출을 사용해 표준어 모델에서는 다루지 않는 경우가 많은 분야별 항목을 문서에서 식별할 수 있습니다.

영수증 및 인보이스

영수증 및 인보이스 이해

항목 추출을 통해 영수증과 인보이스에서 날짜, 전화번호, 회사, 가격 등 일반적인 항목을 식별할 수 있어 요청과 결제 증빙 서류 간의 관계를 이해하는 데 도움이 됩니다. Google 지도를 사용해 주소를 검증할 수도 있습니다.

콘텐츠 분류

콘텐츠 분류 관계 그래프

일반 항목, 분야별 커스텀 항목 또는 700개 이상의 일반적인 카테고리(예: 스포츠 및 엔터테인먼트)를 기준으로 문서를 분류하세요. 구문 분석이 뉴스 또는 위키백과 문서에서 추출한 항목의 관계 그래프를 제작하도록 도와줍니다.

Google 딥 러닝

Google 딥 러닝 모델의 장점

Google 검색에서 사용자의 질문에 대한 구체적인 답을 찾는 데 사용되며 Google 어시스턴트의 기반이 되는 언어 이해 시스템이기도 한 딥 머신러닝 기술이 Natural Language API로 동일하게 제공됩니다.

나에게 적합한 Natural Language 제품 선택

Natural Language API를 사용하면 수천 개의 선행 학습된 분류를 통해 텍스트의 구조와 의미를 빠르게 파악할 수 있으며 AutoML Natural Language는 특정 요구에 맞는 커스텀 카테고리로 콘텐츠를 분류할 수 있습니다. 필요한 기능에 맞게 한 제품 또는 두 제품 모두 사용하시면 됩니다.

AutoML Natural Language Natural Language API

통합된 REST API

REST API를 통해 Natural Language를 이용할 수 있습니다. 텍스트를 요청으로 업로드하거나 Cloud Storage와 통합할 수 있습니다.

체크표시 체크표시

구문 분석

토큰과 문장을 추출하고, 품사를 식별하며, 각 문장의 종속 관계 파싱 트리를 만듭니다.

체크표시

항목 분석

영수증, 인보이스, 연락처 등 문서 속 항목을 식별하고 날짜, 인물, 연락처 정보, 조직, 위치, 이벤트, 제품, 미디어 등의 유형에 따라 라벨을 지정할 수 있습니다.

체크표시

커스텀 항목 추출

문서 속 항목을 식별하고 분야별 키워드 또는 문구에 따라 라벨을 지정할 수 있습니다.

체크표시

감정 분석

텍스트 블록에 표현된 전반적인 의견, 느낌 또는 태도 감정을 파악할 수 있습니다.

체크표시

커스텀 감정 분석

분야별 감정 점수에 맞춰 텍스트 블록에 표현된 전반적인 의견, 느낌 또는 태도를 파악할 수 있습니다.

체크표시

콘텐츠 분류

700개 이상의 사전 정의된 카테고리로 문서를 분류합니다.

체크표시

커스텀 콘텐츠 분류

자체 학습 데이터를 사용하여 고유한 사용 사례에 맞게 커스텀 모델의 라벨을 만듭니다.

체크표시

다국어

한국어, 독일어, 러시아어, 스페인어, 영어, 이탈리아어, 일본어, 중국어(간체 및 번체), 포르투갈어, 프랑스어를 비롯한 여러 언어로 텍스트를 손쉽게 분석할 수 있습니다.

체크표시

커스텀 모델

최소한의 수고와 머신러닝 지식만으로 커스텀 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

체크표시

Google의 AutoML 모델로 구동

Google의 최첨단 AutoML 기술을 활용하여 고품질 모델을 생성할 수 있습니다.

체크표시

고객 사례

Natural Language API 가격 책정

자세한 가격 정보는 가격 책정 가이드를 참조하세요.

월별 사용량 기준 1,000 단위당 가격
기능 0~5,000 단위/
5,001~1,000,000 단위/
1,000,001~5,000,000 단위/
5,000,001~20,000,000 단위/
항목 분석 무료 $1.00 $0.50 $0.25
감정 분석 무료 $1.00 $0.50 $0.25
구문 분석 무료 $0.50 $0.25 $0.125
항목 감정 분석 무료 $2.00 $1.00 $0.50
월별 사용량 기준 1,000 단위당 가격
기능 0~30,000 단위/
30,001~250,000 단위/
250,001~5,000,000 단위/
5,000,001 이상 단위/
콘텐츠 분류 무료 $2.00 $0.50 $0.10

USD 외의 통화로 지불하면 Cloud Platform SKU에 해당 통화로 표기된 가격이 적용됩니다.

한도: 항목 추출, 감정 분석, 구문 분석의 월별 단위가 20,000,000을 초과하거나 프로젝트의 콘텐츠 분류 월별 단위가 5,000,000을 초과하는 경우, 필요로 하는 부분을 자세히 알려주시면 커스텀 솔루션 빌드가 가능할 수도 있습니다. 한도 상향을 요청하려면 영업 담당자에게 가격을 문의하세요.

AutoML Natural Language 가격 책정

학습 1~2시간 2시간 이상
베타 기간 동안 계정당 2시간 무료 학습 시간당 $3
예측 텍스트 레코드 1~30,000개* 텍스트 레코드 30,001~5,000,000개**
무료 텍스트 레코드 1,000개당 $5

*텍스트 레코드는 Natural Language API 요청의 입력으로 제공되는 문서에 해당합니다. 자세한 내용은 가격 책정 가이드를 참조하세요.

**5,000,000개를 초과하는 텍스트 레코드의 가격은 영업 담당자에게 문의해 주세요.

리소스

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AutoML Natural Language

커스텀 머신러닝 모델을 만들어 콘텐츠를 분야별 카테고리로 분류하세요.

Natural Language API

선행 학습된 머신러닝 모델을 만들어 텍스트의 구조와 의미를 파악하세요.

이 페이지에 나열된 제품 또는 기능은 베타 버전입니다. 제품 출시 단계에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인하세요

Cloud AI 제품은 여기에 명시된 SLA 정책을 준수합니다. 다른 Google Cloud 서비스에서 보장하는 지연 시간이나 가용성과는 다를 수 있습니다.

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