Natural Language
Obtén información valiosa a partir de texto no estructurado con el aprendizaje automático de Google.
Análisis de texto detallado
Natural Language usa el aprendizaje automático para revelar la estructura y el significado del texto. Puedes extraer información sobre personas, lugares y eventos, y comprender mejor las opiniones de usuarios en las redes sociales y las conversaciones de los clientes. Natural Language te permite analizar texto e integrarlo a tu almacenamiento de documentos en Cloud Storage.
AutoML Natural Language
Entrena tus propios modelos personalizados de aprendizaje automático de alta calidad para clasificar, extraer y detectar opiniones con poco esfuerzo y sin la necesidad de contar con experiencia en el área gracias a la tecnología de AutoML. Puedes usar la IU de AutoML Natural Language para subir tus datos de entrenamiento y probar el modelo personalizado sin escribir una sola línea de código.
API de Natural Language
Los modelos potentes y previamente entrenados de la API de Natural Language les permiten a los desarrolladores aplicar con facilidad la comprensión del lenguaje natural (CLN) a sus aplicaciones mediante funciones como análisis de opiniones, entidades, opiniones por entidad, sintaxis y clasificación de contenido.
IA de Healthcare Natural Language
Obtén análisis en tiempo real de las estadísticas almacenadas en textos médicos no estructurados. La API de Healthcare Natural Language te permite sintetizar estadísticas médicas procesables de documentos médicos, y AutoML Entity Extraction for Healthcare simplifica la compilación de modelos de extracción de conocimiento personalizados para las apps de salud y ciencias biológicas, sin necesidad de tener habilidades de programación. Más información.
Demostración de la API de Natural Language
Cómo funciona AutoML Natural Language
Beneficios
Estadísticas de los clientes
Usa el análisis de entidades si deseas buscar y etiquetar campos dentro de un documento (incluidos los correos electrónicos, el chat y las redes sociales) y, luego, usa el análisis de opiniones para comprender las opiniones de los clientes con el fin de encontrar estadísticas prácticas sobre productos y UX.
Compatibilidad multimedia y multilingüe
Combina Natural Language con nuestra API de Speech-to-Text para extraer estadísticas de las conversaciones de audio. Úsala con el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) en nuestra API de Vision para comprender los documentos digitalizados. Extrae entidades y comprende las opiniones en varios idiomas.
Extrae las entidades de documentos clave que sean importantes
Usa la extracción de entidades personalizadas para identificar entidades específicas de los dominios dentro de los documentos (muchos de los cuales no aparecen en los modelos estándar de lenguajes) sin tener que dedicar tiempo o dinero al análisis manual.
Información sobre recibos y facturas
La extracción de entidades puede identificar las entradas comunes en los recibos y facturas (fechas, números de teléfono, empresas, precios, etc.) para ayudarte a comprender las relaciones entre una solicitud y un comprobante de pago. Incluso valida direcciones con Google Maps.
Gráficos de relación para clasificar el contenido
Clasifica documentos en entidades comunes, entidades personalizadas específicas de los dominios o más de 700 categorías generales, como deportes y entretenimiento. El análisis sintáctico puede ayudarte a crear gráficos de relación de las entidades extraídas de noticias o artículos de Wikipedia.
Lo mejor de los modelos de aprendizaje profundo de Google
La API de Natural Language te ofrece la misma tecnología de aprendizaje automático profundo que potencia la capacidad de la Búsqueda de Google de responder a preguntas específicas de los usuarios y el sistema de comprensión de lenguajes detrás del Asistente de Google.
¿Qué producto de Natural Language es adecuado para ti?
Puedes trabajar con uno o bien aprovechar los beneficios de ambos productos si usas la API de Natural Language para revelar la estructura y el significado del texto con rapidez (mediante miles de clasificaciones previamente entrenadas) y también usas AutoML Natural Language con el objetivo de clasificar el contenido en categorías personalizadas para satisfacer tus necesidades específicas.
| AutoML Natural Language | API de Natural Language | |
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API de REST integrada Se puede acceder a Natural Language a través de nuestra API de REST. Es posible subir texto en la solicitud o integrarlo en Cloud Storage. |
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Análisis sintáctico Extrae tokens y oraciones, identifica categorías gramaticales y crea árboles de análisis de dependencia para cada oración. |
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Análisis de entidades Identifica entidades dentro de los documentos (que incluyen recibos, facturas y contratos) y etiqueta las entidades según sus tipos, como fecha, persona, información de contacto, organización, ubicación, eventos, productos y medios. |
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Extracción de entidades personalizadas Identifica entidades dentro de documentos y etiquétalas según tus propias palabras clave o frases específicas del dominio. |
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Análisis de opiniones Comprende la actitud, la opinión o el sentimiento general expresado en un bloque de texto. |
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Análisis de opiniones personalizado Comprende la actitud, la opinión o el sentimiento general expresado en un bloque de texto que se configuró de acuerdo con tus puntuaciones de opiniones específicas de los dominios. |
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Clasificación de contenido Clasifica documentos en más de 700 categorías predefinidas. |
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Clasificación personalizada de contenido Crea etiquetas para personalizar modelos destinados a casos de uso únicos con tus propios datos de entrenamiento. |
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Multilingüe Te permite analizar con facilidad texto en varios idiomas, como inglés, español, japonés, chino (simplificado y tradicional), francés, alemán, italiano, coreano, portugués y ruso. |
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Modelos personalizados Entrena modelos de aprendizaje automático personalizados fácilmente, incluso si tu experiencia en el área es mínima. |
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Con la tecnología de los modelos de AutoML de Google Aprovecha la tecnología moderna de AutoML de Google para producir modelos de alta calidad. |
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Información sobre la estructura espacial Usa la estructura y la información de diseño en PDF para mejorar el rendimiento de la extracción de entidades personalizadas. |
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Asistencia para conjuntos de datos grandes Obtén acceso a casos de uso complejos que admiten 5,000 etiquetas de clasificación, 1 millón de documentos y un tamaño de documento de 10 MB. |
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Nuestros clientes
Como parte de nuestro objetivo de acelerar el proceso de hacer negocios, ayudamos a que nuestros clientes agreguen documentos nuevos a DocuSign para obtener firmas y recopilar información. Ellos solían “etiquetar” de forma manual esos documentos para mostrar a las personas dónde debían ingresar los datos y dónde firmar… Con la extracción de entidades personalizadas en AutoML Natural Language, podemos usar conjuntos de datos de gran tamaño para entrenar nuestro modelo y mejorar el proceso de forma continua, sin importar la procedencia del documento.
Kiran Kaza, jefe de Ingeniería Móvil, DocuSign
En la sala de prensa, la precisión y la velocidad son fundamentales para atraer a nuestros lectores. Google Cloud Natural Language no tiene comparación en cuanto a su exactitud en la clasificación de contenido. En Hearst, publicamos varios miles de artículos cada día en más de 30 propiedades y, con el procesamiento de lenguaje natural, podemos obtener con rapidez estadísticas sobre el contenido que se publica y su efecto en el público.
Naveed Ahmad, director sénior de Datos, Hearst
Aquí en Meredith, el equipo siempre está en busca de mejores formas de administrar el contenido. Deseamos usar AutoML Natural Language para aplicar al contenido nuestra taxonomía universal personalizada. AutoML Natural Language nos permite crear modelos personalizados que satisfacen nuestras necesidades específicas con más precisión que otras soluciones que evaluamos.
Grace Preyapongpisan, vicepresidenta de Inteligencia Empresarial, Meredith
(marcas conocidas a nivel mundial, como Martha Stewart y la revista Time)
La clasificación de artículos de opinión y de fondo puede ser un trabajo tedioso y difícil para cualquier equipo de científicos de datos, pero Cloud Natural Language pudo identificar temas claros de inmediato y con un nivel alto de confianza. Esta herramienta me ahorró semanas o incluso meses de trabajo para lograr un nivel de precisión que no habría sido posible con nuestros recursos internos.
Jonathan Brooks-Bartlett, científico de datos, News UK
A través de una app de entrenamiento para dominar el estrés destinada a empleados, ayudamos a nuestro cliente a usar análisis de opiniones personalizados en AutoML Natural Language para evaluar y analizar los indicadores y sensaciones de estrés en una experiencia de chatbot. Esta tecnología nos permitió realizar una iteración con rapidez para proporcionar una experiencia del consumidor atractiva y empática. Este será un producto integral que se usará en los próximos proyectos que requieran un análisis de opiniones personalizado, debido a la velocidad de desarrollo y la exactitud de las predicciones.
Jason Quek, director de tecnología, Avalon Solutions
Decidimos usar AutoML Natural Language de Google Cloud porque reduce el sobreajuste con muestras de entrenamiento limitadas y puede escalar con facilidad para adaptarse a más tipos de documentos con el tiempo. Pudimos implementar con rapidez AutoML Natural Language para una clasificación personalizada y, en el futuro, creemos que podríamos usar la característica de extracción de entidades personalizadas a fin de ayudar con casos de uso específicos como la revisión de contratos y la validación de datos hipotecarios.
Anwar Chaudhry, director de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático, Iron Mountain
Precios
Recursos
Documentos de Natural Language
Next ’19: Descubre cómo los clientes usan las actualizaciones más recientes de Natural Language
Precios de la API de Natural Language
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AutoML Natural Language
Crea un modelo personalizado de aprendizaje automático para clasificar el contenido en categorías específicas de los dominios.
API de Natural Language
Crea un modelo de aprendizaje automático entrenado previamente para revelar la estructura y el significado del texto.
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