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AI Language

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language is a new AI service for performing sophisticated text analysis at scale. With pretrained models built in, developers don’t need machine learning expertise to build sentiment analysis, key-phrase extraction, text classification, named entity recognitions, and more into their applications.

OCI Language 功能

偵測語言、名稱、位置、數量等等

OCI Language 從超過 75 種語言中識別您的文本語言。它也會自動辨識至少 18 個實體類型,包括人員、位置、產品和組織的名稱。

藉由主觀資訊分析情感

使用 API 分析文字的情緒或語氣,協助擷取文字中各個方面的情感。OCI Language 依據信賴度分數將結果分類為正面、負面和中立情感。

分類文件並識別關鍵字詞

識別文字內容並將其分類為 600 個以上的類別。使用先進的自然語言處理來識別文件中最常使用的關鍵字詞。


自訂分類

輕鬆訓練自訂分類模型,將文字記錄分組到特定類別。這些模型是根據您自己的資料進行訓練,以滿足您獨特的業務需求。

自訂實體擷取

您可以訓練預先建立的實體模型和自訂模型,以識別您領域專屬的術語,例如產品料件代碼、製造條款和特定財務實體。


神經機器翻譯

使用最先進的神經機器翻譯,來翻譯跨 20 種以上語言的文字。

自動翻譯對話、應用程式、網站、支援票證,或是任何需要不同語言的文字。


專為安全和隱私而打造

OCI Language 維護客戶隱私權,其語言模型不儲存用於訓練、偵錯或其他用途的資料。此外,您可以使用 OCI Language 來識別任何潛在的個人可識別資訊,以保護客戶的隱私權。

輕鬆部署

OCI Language 是一種多功能服務,可以透過 REST API、七種不同的 SDK (包括 Python、C #和 Java) 或 OCI 命令行調用。程式開發人員無需具備資料科學或機器學習專長,即可輕鬆部署可調整的語言服務。

OCI Language 使用案例

  • 客戶意見分析

  • 瞭解觀點、改善體驗

    探索客戶如何看待您的品牌,瞭解有關特定興趣領域的觀點,並確定客戶不滿意之處,以儘早解決問題。

  • 瞭解客戶的想法

    追蹤社交媒體或支援知識庫中討論最多的主題,並根據重要興趣領域排列回應的優先順序。

  • 從客戶回饋中識別關鍵參與者

    從您的客戶意見回饋中擷取命名實體,以識別提及的人員、產品及組織。

  • 增強客戶支援

  • 識別需要呈報的案例

    即時識別不滿意的客戶,並讓有經驗的專員協助他們。

  • 快速尋找類似的支援回報項目

    自動從支援回報項目擷取關鍵字詞,以找到處理相似問題或主題的回報項目。

  • 尋找正確的支援專員語言

    自動偵測語言,並將您的支援回報項目遞送給使用相同語言的專員。

  • 客戶隱私權實施

  • 符合資料法規

    藉由從您的資料識別 PII 來遵從法規 (例如 GDPR),以便在發布前加以隱匿。

OCI Language pricing

Develop your OCI Language capabilities with up to 5,000 free transactions every month.

OCI Language Pricing

Number of transactions
Price
Tier limit
0–5,000
Free
5,000 transactions
Every 1,000 transactions after the first 5,000
per 1,000 transactions
None
2021 年 5 月 6 日

宣佈推出可用來進行 AI 文字分析的 Oracle Cloud Infrastructure Language

軟體開發總監 Shahid Reza

Oracle 宣佈全面推出 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Language。該服務可協助客戶使用自然語言處理 (NLP) 功能,透過非結構化文字挖掘出深入見解。開發人員可將經過預先訓練的 NLP 功能整合到應用程式中,無需勞駕資料科學家建立自訂模型。

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資源

實作實驗室

實作實驗室

執行 NLP 作業,例如偵測語言、擷取關鍵元素、分類意圖、偵測情感等,以及其他幾個簡單步驟。

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