Google の ML を使用して非構造化テキストから分析情報を引き出す。
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テキストを抽出、分析、保存する機械学習を使用して、示唆に富んだテキスト分析を行う
AutoML を使用して、コードを 1 行も記述せずに高品質な機械学習カスタムモデルをトレーニングする
Natural Language API を使用して自然言語理解(NLU)をアプリに適用する
利点
エンティティ分析を使用し、ドキュメント(メール、チャット、ソーシャル メディアなど)の中でフィールドを検索してラベルを付けます。次に、感情分析を使用して顧客の意見を把握し、プロダクトとユーザー エクスペリエンスに関する実用的な情報を得ることができます。
Natural Language と Speech-to-Text API を組み合わせて、音声から分析情報を抽出できます。Vision API は、スキャン文書の光学式文字認識(OCR)機能を追加します。Translation API を使用すると、複数の言語で感情を読み取ることができます。
Google の最先端の言語テクノロジーを使用して、メディア全体のコンテンツを分類し、おすすめコンテンツと広告のターゲット設定を改善します。
デモ
API を試す
主な機能
Natural Language API の高度な事前トレーニング済みモデルでは、デベロッパーがアプリケーションに自然言語理解(NLU)を簡単に適用し、感情分析、エンティティ分析、エンティティ感情分析、コンテンツ分類、構文解析などの機能を利用できるようになります。
構造化されていない医療文書に保存された知見をリアルタイムで分析します。Healthcare Natural Language API を使用すると、医療文書から機械で読み取り可能な医学的知見を抽出できます。一方、AutoML Entity Extraction for Healthcare では、ヘルスケアとライフ サイエンスのアプリ向けのカスタム知識抽出モデルを、コーディング スキルなしで簡単に構築できます。
ドキュメント
このラボでは、API キーを作成し、Cloud Natural Language API を使用してテキスト スニペットから「エンティティ」(人、場所、イベントなど)を抽出する方法を学習します。
統合された REST API
Natural Language は REST API でアクセス可能です。テキストは、リクエストに含めてアップロードすることも、Cloud Storage と統合することもできます。
構文解析
トークンと文の抽出、品詞の特定、各文の係り受け解析ツリーの作成が可能です。
エンティティ分析
領収書、請求書、契約書などのドキュメント内のエンティティを識別し、日付、人、メディアなどのタイプでラベル付けできます。
カスタム エンティティの抽出
ドキュメント内のエンティティを識別し、ドメインごとのキーワードやフレーズに基づいてラベル付けできます。
感情分析
テキストのブロック内で示されている全体的な意見、感情、態度の感情を読み取ることができます。
カスタム感情分析
ドメインごとの感情スコアに合わせて、テキストのブロック内で示されている全体的な意見、感情、態度を読み取ることができます。
コンテンツの分類
事前定義された 700 種類以上のカテゴリでドキュメントを分類できます。
カスタム コンテンツの分類
独自のトレーニング データを使用してラベルを作成し、個別のユースケースに対応したモデルをカスタマイズできます。
多言語
英語、スペイン語、日本語、中国語(簡体字、繁体字)、フランス語、ドイツ語、イタリア語、韓国語、ポルトガル語、ロシア語のテキストを分析できます。
カスタムモデル
最小限の労力と機械学習の専門知識で、カスタム機械学習モデルをトレーニングできます。
Google の AutoML モデルを利用
Google の最先端 AutoML テクノロジーを活用して、高品質モデルを生成します。
空間構造の理解
PDF の構造およびレイアウト情報を使用して、カスタム エンティティ抽出パフォーマンスを改善できます。
大規模データセットのサポート
5,000 の分類ラベル、100 万のドキュメント、10 MB のドキュメント サイズをサポートし、複雑なユースケースに対応できます。
統合された REST API
Natural Language は REST API でアクセス可能です。テキストは、リクエストに含めてアップロードすることも、Cloud Storage と統合することもできます。
構文解析
トークンと文の抽出、品詞の特定、各文の係り受け解析ツリーの作成が可能です。
エンティティ分析
領収書、請求書、契約書などのドキュメント内のエンティティを識別し、日付、人、メディアなどのタイプでラベル付けできます。
カスタム エンティティの抽出
ドキュメント内のエンティティを識別し、ドメインごとのキーワードやフレーズに基づいてラベル付けできます。
感情分析
テキストのブロック内で示されている全体的な意見、感情、態度の感情を読み取ることができます。
カスタム感情分析
ドメインごとの感情スコアに合わせて、テキストのブロック内で示されている全体的な意見、感情、態度を読み取ることができます。
コンテンツの分類
事前定義された 700 種類以上のカテゴリでドキュメントを分類できます。
カスタム コンテンツの分類
独自のトレーニング データを使用してラベルを作成し、個別のユースケースに対応したモデルをカスタマイズできます。
多言語
英語、スペイン語、日本語、中国語(簡体字、繁体字)、フランス語、ドイツ語、イタリア語、韓国語、ポルトガル語、ロシア語のテキストを分析できます。
カスタムモデル
最小限の労力と機械学習の専門知識で、カスタム機械学習モデルをトレーニングできます。
Google の AutoML モデルを利用
Google の最先端 AutoML テクノロジーを活用して、高品質モデルを生成します。
空間構造の理解
PDF の構造およびレイアウト情報を使用して、カスタム エンティティ抽出パフォーマンスを改善できます。
大規模データセットのサポート
5,000 の分類ラベル、100 万のドキュメント、10 MB のドキュメント サイズをサポートし、複雑なユースケースに対応できます。
統合された REST API
Natural Language は REST API でアクセス可能です。テキストは、リクエストに含めてアップロードすることも、Cloud Storage と統合することもできます。
構文解析
トークンと文の抽出、品詞の特定、各文の係り受け解析ツリーの作成が可能です。
エンティティ分析
領収書、請求書、契約書などのドキュメント内のエンティティを識別し、日付、人、メディアなどのタイプでラベル付けできます。
カスタム エンティティの抽出
ドキュメント内のエンティティを識別し、ドメインごとのキーワードやフレーズに基づいてラベル付けできます。
感情分析
テキストのブロック内で示されている全体的な意見、感情、態度の感情を読み取ることができます。
カスタム感情分析
ドメインごとの感情スコアに合わせて、テキストのブロック内で示されている全体的な意見、感情、態度を読み取ることができます。
コンテンツの分類
事前定義された 700 種類以上のカテゴリでドキュメントを分類できます。
カスタム コンテンツの分類
独自のトレーニング データを使用してラベルを作成し、個別のユースケースに対応したモデルをカスタマイズできます。
多言語
英語、スペイン語、日本語、中国語(簡体字、繁体字)、フランス語、ドイツ語、イタリア語、韓国語、ポルトガル語、ロシア語のテキストを分析できます。
カスタムモデル
最小限の労力と機械学習の専門知識で、カスタム機械学習モデルをトレーニングできます。
Google の AutoML モデルを利用
Google の最先端 AutoML テクノロジーを活用して、高品質モデルを生成します。
空間構造の理解
PDF の構造およびレイアウト情報を使用して、カスタム エンティティ抽出パフォーマンスを改善できます。
大規模データセットのサポート
5,000 の分類ラベル、100 万のドキュメント、10 MB のドキュメント サイズをサポートし、複雑なユースケースに対応できます。