AutoML Natural Language analysiert mithilfe von maschinellem Lernen Struktur und Bedeutung von Dokumenten. Sie trainieren ein benutzerdefiniertes Modell für maschinelles Lernen, um Dokumente zu klassifizieren, Informationen zu extrahieren oder die Stimmung von Autoren zu verstehen.
Ein Klassifizierungsmodell analysiert ein Dokument und gibt eine Liste der Inhaltskategorien zurück, die für den im Dokument gefundenen Text gelten.
Mit einem Modell zur Entitätsextraktion wird ein Dokument auf bekannte Entitäten untersucht, auf die im Dokument verwiesen wird, und diese Entitäten werden im Text mit Labels versehen.
Ein Modell zur Sentimentanalyse untersucht ein Dokument und ermittelt die vorherrschende emotionale Meinung darin, insbesondere um die Einstellung eines Autors als positiv, negativ oder neutral zu bestimmen.
Einfache Klassifizierung, Entitätsextraktion und Sentimentanalyse sind über die Cloud Natural Language API verfügbar. Mit AutoML Natural Language können Sie benutzerdefinierte Klassifizierungskategorien, Entitäten und Sentimentwerte definieren, die für Ihre Anwendung relevant sind.