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Natural Language API

Natural Language API

Durch Machine Learning Informationen aus unstrukturiertem Text gewinnen

  • Neukunden erhalten ein Guthaben von bis zu 300 $, um Google Cloud-Produkte auszuprobieren

  • Rufen Sie aufschlussreiche Textanalysen ab – mit Machine Learning zum Extrahieren, Analysieren und Speichern von Texten.

  • Trainieren Sie mit AutoML benutzerdefinierte hochwertige ML-Modelle, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben.

  • Binden Sie mit der Natural Language API in Anwendungen Natural Language Understanding (NLU) ein.

Vorteile

Informationen von Kunden

Verwenden Sie die Entitätsanalyse, um Felder in einem Dokument zu finden und mit Labels zu kennzeichnen – einschließlich E-Mails, Chat und sozialer Medien –, und dann die Sentimentanalyse, um Kundenmeinungen zu verstehen und verwertbare Informationen zu Produkt- und Nutzerinteraktionen zu finden.

Multimedia- und mehrsprachige Unterstützung

Natural Language extrahiert mit der Speech-to-Text API Informationen aus Audioinhalten. Die Vision API bietet optische Zeichenerkennung (optical character recognition, OCR) für gescannte Dokumente. Die Translation API versteht Sentimente in mehreren Sprachen.

Inhaltsbezogene Ausrichtung und Auffindbarkeit

Nutzen Sie die hochmoderne Sprachtechnologie von Google, um Inhalte medienübergreifend zu klassifizieren und so bessere Empfehlungen für Inhalte und Anzeigenausrichtung zu erhalten.

Demo

Natural Language API – Demo

API testen

Wichtige Features

Drei Natural Language-Lösungen, die mit Ihren Texten funktionieren

AutoML

Mit Vertex AI für natürliche Sprache, bereitgestellt von AutoML, können Sie benutzerdefinierte hochwertige ML-Modelle zum Klassifizieren, Extrahieren und Erkennen von Stimmungen mit minimalem Aufwand und geringem einschlägigen Fachwissen trainieren. Auf der Benutzeroberfläche von AutoML haben Sie die Möglichkeit, Ihre Trainingsdaten hochzuladen und anschließend Ihr benutzerdefiniertes Modell zu testen. Dazu müssen Sie keine Zeile Code schreiben.

Natural Language API

Mit den leistungsstarken, vortrainierten Modellen der Natural Language API können Entwickler Natural Language Understanding (NLU) mit Features unter anderem für die Sentimentanalyse, Entitätsanalyse, Sentimentanalyse pro Entität, Inhaltsklassifizierung und Syntaxanalyse ganz einfach in ihre Anwendungen einbinden.

Healthcare Natural Language API

Mit Analysen in Echtzeit können Sie Informationen verwerten, die in unstrukturierten medizinischen Texten enthalten sind. Die Healthcare Natural Language API ermöglicht es Ihnen, maschinenlesbare Informationen aus medizinischen Dokumenten zu gewinnen. Außerdem vereinfacht AutoML Entity Extraction for Healthcare das Erstellen von Modellen zur Extraktion benutzerdefinierter Informationen für Anwendungen in den Bereichen Gesundheitswesen und Biowissenschaften. Dazu sind keine Programmierkenntnisse erforderlich.

Logo: DocuSign
Durch die Verwendung der benutzerdefinierten Entitätsextraktion in AutoML Natural Language können wir große Datasets verwenden, um unser Modell zu trainieren und den Prozess kontinuierlich zu verbessern, unabhängig davon, woher das Dokument stammt.

Kiran Kaza, Head of Mobile Engineering, DocuSign

Dokumentation

Dokumentation

Google Cloud Basics

Cloud Natural Language API

Stellen Sie Natural Language Understanding-Technologien wie die Sentimentanalyse, Entitätserkennung und andere Textanmerkungen für Entwickler bereit.
Tutorial

Mit AutoML benutzerdefinierte ML-Modelle für Natural Language-Daten erstellen

Erstellen Sie Modelle, um Dokumente zu klassifizieren, Entitäten in Dokumenten zu erkennen oder die vorherrschende emotionale Stimmung in einem Dokument zu ermitteln.
Quickstart

Cloud Natural Language API

In diesem Lab lernen Sie, wie Sie einen API-Schlüssel erstellen. Verwenden Sie die Cloud Natural Language API und extrahieren Sie „Entitäten“ (z. B. Personen, Orte und Ereignisse) aus einem Textausschnitt.

Suchen Sie nach etwas anderem?

Features im Vergleich

Welches Natural Language-Produkt ist das richtige für Sie?

Die Natural Language API deckt mithilfe Tausender vortrainierter Klassifizierungen die Struktur und die Bedeutung von Text auf. Für Ihre spezifischen Anforderungen teilt AutoML Inhalte in benutzerdefinierte Kategorien ein.

AutoML

Natural Language API

Integrierte REST API

Natural Language ist über unsere REST API zugänglich. Texte können in die Anfrage hochgeladen oder in Cloud Storage eingebunden werden.

Syntaxanalyse

Extrahieren Sie Tokens und Sätze, erkennen Sie Wortarten und erstellen Sie Abhängigkeitsstrukturen für jeden Satz.

Entitätsanalyse

Erkennen Sie Entitäten in Dokumenten — einschließlich Belegen, Rechnungen und Verträgen — und kennzeichnen Sie sie mit Labels auf Basis des Typs, beispielsweise Datum, Person und Medien.

Benutzerdefinierte Entitätsextraktion

Erkennen Sie Entitäten in Dokumenten und kennzeichnen Sie sie basierend auf Ihren eigenen fachspezifischen Suchbegriffen oder Ausdrücken mit Labeln.

Sentimentanalyse

Verstehen Sie die in einem Textblock ausgedrückten Meinungen, Gefühle und Haltungen.

Individuelle Sentimentanalyse

Verstehen Sie die in einem Textblock ausgedrückten Meinungen, Gefühle und Haltungen, abgestimmt auf Ihre eigenen fachspezifischen Sentimentwerte.

Inhaltsklassifizierung

Dokumente können über 700 vordefinierten Kategorien zugeordnet werden.

Benutzerdefinierte Inhaltsklassifizierung

Erstellen Sie Labels, um Modelle für besondere Anwendungsfälle mithilfe Ihrer eigenen Trainingsdaten anzupassen.

Mehrsprachigkeit

Analysieren Sie Texte in Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch, Chinesisch (vereinfacht und traditionell), Französisch, Italienisch, Koreanisch, Portugiesisch und Russisch.

Benutzerdefinierte Modelle

Trainieren Sie benutzerdefinierte ML-Modelle mit minimalem Aufwand und geringem einschlägigen Fachwissen.

Unterstützt durch die AutoML-Modelle von Google

Nutzen Sie die hochmoderne AutoML-Technologie von Google zum Erstellen hochwertiger Modelle.

Räumliche Strukturen

Verwenden Sie die Struktur- und Layoutinformationen in PDFs, um die Leistung der benutzerdefinierten Entitätsextraktion zu verbessern.

Unterstützung großer Datasets

Ermöglichen Sie komplexe Anwendungsfälle dank der Unterstützung von 5.000 Klassifizierungslabels, 1 Million Dokumenten und Dokumenten bis 10 MB.

Integrierte REST API

Natural Language ist über unsere REST API zugänglich. Texte können in die Anfrage hochgeladen oder in Cloud Storage eingebunden werden.

Syntaxanalyse

Extrahieren Sie Tokens und Sätze, erkennen Sie Wortarten und erstellen Sie Abhängigkeitsstrukturen für jeden Satz.

Entitätsanalyse

Erkennen Sie Entitäten in Dokumenten — einschließlich Belegen, Rechnungen und Verträgen — und kennzeichnen Sie sie mit Labels auf Basis des Typs, beispielsweise Datum, Person und Medien.

Benutzerdefinierte Entitätsextraktion

Erkennen Sie Entitäten in Dokumenten und kennzeichnen Sie sie basierend auf Ihren eigenen fachspezifischen Suchbegriffen oder Ausdrücken mit Labeln.

Sentimentanalyse

Verstehen Sie die in einem Textblock ausgedrückten Meinungen, Gefühle und Haltungen.

Individuelle Sentimentanalyse

Verstehen Sie die in einem Textblock ausgedrückten Meinungen, Gefühle und Haltungen, abgestimmt auf Ihre eigenen fachspezifischen Sentimentwerte.

Inhaltsklassifizierung

Dokumente können über 700 vordefinierten Kategorien zugeordnet werden.

Benutzerdefinierte Inhaltsklassifizierung

Erstellen Sie Labels, um Modelle für besondere Anwendungsfälle mithilfe Ihrer eigenen Trainingsdaten anzupassen.

Mehrsprachigkeit

Analysieren Sie Texte in Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch, Chinesisch (vereinfacht und traditionell), Französisch, Italienisch, Koreanisch, Portugiesisch und Russisch.

Benutzerdefinierte Modelle

Trainieren Sie benutzerdefinierte ML-Modelle mit minimalem Aufwand und geringem einschlägigen Fachwissen.

Unterstützt durch die AutoML-Modelle von Google

Nutzen Sie die hochmoderne AutoML-Technologie von Google zum Erstellen hochwertiger Modelle.

Räumliche Strukturen

Verwenden Sie die Struktur- und Layoutinformationen in PDFs, um die Leistung der benutzerdefinierten Entitätsextraktion zu verbessern.

Unterstützung großer Datasets

Ermöglichen Sie komplexe Anwendungsfälle dank der Unterstützung von 5.000 Klassifizierungslabels, 1 Million Dokumenten und Dokumenten bis 10 MB.

Integrierte REST API

Natural Language ist über unsere REST API zugänglich. Texte können in die Anfrage hochgeladen oder in Cloud Storage eingebunden werden.

Syntaxanalyse

Extrahieren Sie Tokens und Sätze, erkennen Sie Wortarten und erstellen Sie Abhängigkeitsstrukturen für jeden Satz.

Entitätsanalyse

Erkennen Sie Entitäten in Dokumenten — einschließlich Belegen, Rechnungen und Verträgen — und kennzeichnen Sie sie mit Labels auf Basis des Typs, beispielsweise Datum, Person und Medien.

Benutzerdefinierte Entitätsextraktion

Erkennen Sie Entitäten in Dokumenten und kennzeichnen Sie sie basierend auf Ihren eigenen fachspezifischen Suchbegriffen oder Ausdrücken mit Labeln.

Sentimentanalyse

Verstehen Sie die in einem Textblock ausgedrückten Meinungen, Gefühle und Haltungen.

Individuelle Sentimentanalyse

Verstehen Sie die in einem Textblock ausgedrückten Meinungen, Gefühle und Haltungen, abgestimmt auf Ihre eigenen fachspezifischen Sentimentwerte.

Inhaltsklassifizierung

Dokumente können über 700 vordefinierten Kategorien zugeordnet werden.

Benutzerdefinierte Inhaltsklassifizierung

Erstellen Sie Labels, um Modelle für besondere Anwendungsfälle mithilfe Ihrer eigenen Trainingsdaten anzupassen.

Mehrsprachigkeit

Analysieren Sie Texte in Deutsch, Englisch, Spanisch, Japanisch, Chinesisch (vereinfacht und traditionell), Französisch, Italienisch, Koreanisch, Portugiesisch und Russisch.

Benutzerdefinierte Modelle

Trainieren Sie benutzerdefinierte ML-Modelle mit minimalem Aufwand und geringem einschlägigen Fachwissen.

Unterstützt durch die AutoML-Modelle von Google

Nutzen Sie die hochmoderne AutoML-Technologie von Google zum Erstellen hochwertiger Modelle.

Räumliche Strukturen

Verwenden Sie die Struktur- und Layoutinformationen in PDFs, um die Leistung der benutzerdefinierten Entitätsextraktion zu verbessern.

Unterstützung großer Datasets

Ermöglichen Sie komplexe Anwendungsfälle dank der Unterstützung von 5.000 Klassifizierungslabels, 1 Million Dokumenten und Dokumenten bis 10 MB.

Preise

Preise

Die Preise für Translation sind nutzungsbasiert. Sie zahlen nur für die tatsächliche Nutzung.

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Mit einem Guthaben von bis zu 300 $können Sie mithilfe von Google Machine Learning Informationen aus unstrukturiertem Text gewinnen.

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