Natural Language

Google 머신러닝을 사용하여 구조화되지 않은 텍스트에서 유용한 정보를 도출할 수 있습니다.

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 Cloud Storage의 문서 스토리지와 통합할 수 있습니다.

AutoML Natural Language

AutoML기술을 사용하면 최소한의 수고와 머신러닝 지식만으로 감정을 분류, 추출, 감지하도록 고품질 커스텀 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다. AutoML Natural Language UI를 사용하여 코드를 전혀 사용하지 않고도 학습 데이터를 업로드하고 커스텀 모델을 테스트할 수 있습니다.

Natural Language API

Natural Language API의 강력한 선행 학습된 모델은 감정 분석, 항목 분석, 감정 항목 분석, 콘텐츠 분류 기준 및 구문 분석 등의 기능을 통해 개발자가 애플리케이션에 자연어 이해(NLU)를 쉽게 적용할 수 있도록 지원합니다.

Healthcare Natural Language

Healthcare Natural Language API는 텍스트 데이터에서 의학 지식을 찾고 평가하고 연결하는 데 유용하며 Healthcare용 AutoML Entity Extraction을 사용하면 의료 및 생명과학 애플리케이션용 고급 커스텀 정보 추출 모델을 생성할 수 있습니다. 여기에서 사전 체험판을 신청하세요.

Natural Language API 데모

AutoML Natural Language의 기본 원리

AutoML Natural Language

이점

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) 기능을 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 분석을 사용하면 뉴스 또는 위키백과 문서에서 추출한 항목의 관계 그래프를 제작할 수 있습니다.

Google 딥 러닝

Google 딥 러닝 모델의 장점

Google 검색에서 사용자의 특정 질문에 대한 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 의존성 기반 파싱 트리를 만듭니다.

체크표시

항목 분석

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

체크표시

커스텀 항목 추출

문서 속 항목을 식별하고 분야별 키워드 또는 문구에 따라 라벨을 지정합니다.

체크표시

감정 분석

텍스트 블록에 표현된 전반적인 의견, 느낌 또는 태도 감정을 파악합니다.

체크표시

커스텀 감정 분석

분야별 감정 점수에 맞춰 텍스트 블록에 표현된 전반적인 의견, 느낌 또는 태도를 파악합니다.

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 생성합니다.

체크표시

공간 구조에 대한 이해

PDF의 구조 및 레이아웃 정보를 사용하여 커스텀 항목 추출 성능을 개선합니다.

체크표시

대규모 데이터 세트 지원

5,000개의 분류 라벨, 100만 개의 문서, 10MB의 문서 크기가 지원되므로 복잡한 사용 사례에 대응할 수 있습니다.

체크표시

고객 사례

가격 책정

Natural Language 제품 가격 책정 가이드
Natural Language API 문서
AutoML Natural Language 문서

리소스

Google Cloud

시작하기

AutoML Natural Language

커스텀 머신러닝 모델을 만들어 콘텐츠를 분야별 카테고리로 분류하세요.

Natural Language API

선행 학습된 머신러닝 모델을 만들어 텍스트의 구조와 의미를 파악하세요.

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