ソリューションとテクノロジーで成功への道筋をつけることができます。Cloudお客様のビジネス全体に役立つ、わかりやすい料金体系です。安全でインテリジェントなプラットフォームを使って今すぐ始めましょう。プロダクトをお試しいただけます。機械学習を使用して非構造化テキストから知見を引き出す。機械学習を使用してテキストの構造や意味を明らかにします。メディアに表れる感情やお客様との会話について理解を深めることができます。ストレージと統合することも可能です。利用して最小限の労力と機械学習の専門知識で高品質な独自のカスタム機械学習モデルをトレーニングすることにより、感情の分類、抽出、検出ができます。データをアップロードしてカスタムモデルをテストできます。PDF、アーカイブ済みのレコードなど各種のコンテンツから情報を抽出してください。強力な事前トレーニング済みモデルにより、デベロッパーは感情分析、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、構文分析などの自然言語理解の機能を活用できます。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。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。組み合わせて、会話の音声から分析情報を抽出できます。光学式文字認識(OCR)と併用すると、スキャンしたドキュメントを理解できます。使用すると、複数の言語でエンティティを抽出し、そこに含まれる感情を読み取ることが可能です。エンティティ抽出を使用して、手動分析に時間やコストをかけずにドキュメント内でドメイン固有のエンティティを識別できます。したエンティティの多くは標準的な言語モデルでは表面化しません。)を識別して、請求と支払証明の関係を把握できます。マップで住所を確認することもできます。以上の一般カテゴリ(スポーツやエンターテイメントなど)でドキュメントを分類できます。構文解析を利用すると、ニュースやウィキペディアの記事から抽出したエンティティの関係グラフを作成できます。アシスタントを支える言語理解システムでも使用されています。いずれかを使用して処理することも、両方を使用してそのメリットを得ることもできます。カテゴリに分類できます。統合することも可能です。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。イベント、商品、メディアなど)をすることができます。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、ドメイン固有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、感想、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固有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、感想、態度を読み取ることができます。以上のカテゴリでドキュメントを分類できます。データを使用して、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。多言語さまざまな言語のテキストを簡単に分析できます。(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、ロシア語に対応しています。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。テクノロジーを活用して、高品質モデルを生成します。エンティティ抽出パフォーマンスを改善できます。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。追加することで署名取得や情報収集がしやすくなるように取り組んでいます。従来は、こうしたドキュメントに手動で「タグ」を付け、入力や署名の場所をユーザーに示していました。エンティティ抽出を使用すると、ドキュメントの出所に関係なく大規模なデータセットでモデルをトレーニングし、プロセスを継続的に改善できます。氏ニュースルームでは、読者の関心を引くために、精度とスピードが欠かせません。並ぶものはほかにありません。以上のメディアに数千もの記事を毎日公開しています。自然言語処理のおかげで、どのような内容を公開しているか、また読者からどのような反響があるか、瞬時に分析情報を得ることができます。社内チームはコンテンツを管理する、より良い方法を常に模索しています。使用し、ユニバーサルなカスタム分類法を自社コンテンツに適用したいと考えています。利用すると、検討していた他のソリューションよりも高い精度で、特定のニーズを満たすカスタムモデルを作成できます。自然言語理解によって、より迅速にサービスを提供できることがわかりました。当社が当初開発したカスタムモデルの代わりとなりうる技術です。チームにとって、意見記事や社説を分類することは時間のかかる難しい作業です。明白なトピックを高い信頼度で瞬時に識別できます。社内のリソースではおそらく成しえなかった精度でこの作業をこなしてくれるので、月単位とまではいかずとも、週単位で時間を節約できるようになりました。インジケーターと感情を評価および分析できるようにしました。この技術により、迅速な反復処理が可能となり、お客様に寄り添った魅力ある使用感を実現できました。この統合製品は、その優れた開発スピードと予測精度から、カスタム感情分析を必要とする今後のプロジェクトで使用されることになるでしょう。タイプの増加に合わせて簡単にスケールできるためです。デプロイは迅速に行えました。エンティティ抽出機能を活用して、契約の審査や住宅ローンデータの確認などの個別のユースケースにも役立てたいと考えています。Languageカスタムの機械学習モデルを作成して、コンテンツをドメイン固有のカテゴリに分類できます。API事前トレーニング済み機械学習モデルを作成して、テキストの構造や意味を明らかにできます。使ってみるこのページで紹介しているプロダクトや機能はベータ版です。プロダクトのリリース段階の詳細については、こちらをご覧ください。ポリシーに準拠しています。サービスと異なる場合があります。