利用 Google 的 ML 技术，从非结构化文本中提取实用信息。

• 利用可提取、分析和存储文本的 ML 产品，获得深入的文本分析结果

• 使用 AutoML 训练高质量的 ML 自定义模型，而无需编写任何代码

• 借助 Natural Language API 在应用中实现自然语言理解 (NLU) 功能

优势

• 客户洞察

使用实体分析功能来查找和标记文档（包括电子邮件、聊天对话和社交媒体帖子）中的字段，然后进行情感分析以理解客户的看法，从而获得富有实用价值的用户洞察信息。

• 多媒体和多语言支持

将 Natural Language AI 与 Speech-to-Text API 结合使用，从音频中提取实用信息。Vision API 新增了光学字符识别 (OCR) 功能来处理扫描的文档。Translation API 可理解多种语言的文本中蕴含的情感。

• 提取重要的文档实体

使用自定义实体提取来识别文档中特定领域的实体，其中许多实体不出现在标准语言模型中，而无需花费时间或金钱进行手动分析。

三种适用于您的文本的自然语言解决方案

• AutoML

使用基于 AutoML 的支持和 Vertex AI 能力，无需大量工作和高深的 ML 专业知识，就可以训练您自己的高质量 ML 模型，对情感进行分类、提取和检测。 借助 AutoML 界面，您可以上传训练数据并测试自定义模型，而无需编写任何代码。

• Natural Language API

借助 Natural Language API 提供的强大预训练模型，开发者可以轻松在其应用中使用各种自然语言理解 (NLU) 功能，包括情感分析、实体分析、实体情感分析、内容分类和语法分析。

• Healthcare Natural Language AI

实时分析非结构化医学文本中蕴含的实用信息。 借助 Healthcare Natural Language API，您可以从医学文档中提取出机器可读的医学数据分析结果，而 AutoML Entity Extraction for Healthcare 可让您轻松为医疗保健和生命科学应用构建自定义知识提取模型，而无需编程技能。

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