AutoML Natural Language の特徴と機能
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
AutoML Natural Language は、機械学習を使用してドキュメントの構造や意味を分析します。カスタムの機械学習モデルをトレーニングして、ドキュメントの分類、情報の抽出、著者の感情理解が可能になります。
分類モデルは、ドキュメントを分析して、ドキュメント内のテキストに該当するコンテンツ カテゴリの一覧を返します。
エンティティ抽出モデルは、ドキュメント内で参照されている既知のエンティティを検査して、テキスト内のエンティティにラベル付けします。
感情分析モデルは、ドキュメントを検査し、その感情的傾向を特定して、前向きな意見、否定的な意見、中立的な意見かを判断します。
基本的な分類、エンティティの抽出、感情分析は、Cloud Natural Language API を通して利用できます。AutoML Natural Language では、アプリケーションに関連するカスタム分類カテゴリ、エンティティ、感情スコアを定義できます。
感情
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2023-05-26 UTC。
[{
"type": "thumb-down",
"id": "hardToUnderstand",
"label":"わかりにくい"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "incorrectInformationOrSampleCode",
"label":"情報またはサンプルコードが不正確"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationSamplesINeed",
"label":"必要な情報 / サンプルがない"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"翻訳に関する問題"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"その他"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"わかりやすい"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"問題の解決に役立った"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"その他"
}]