Home  


Products  


AI and machine learning products  


Cloud Natural Language  


 





Natural Language


Derive insights from unstructured text using Google machine learning.


 

AutoML Natural Language

Natural Language API
 







Industry leading accuracy

Insightful text analysis  


Natural Language uses machine learning to reveal the structure and meaning of text.  You can extract information about people, places, and events, and better understand  social media sentiment and customer conversations. Natural Language enables you to  analyze text and also integrate it with your document storage on Cloud  Storage.  





AutoML Natural Language


Train your own high-quality machine learning custom models to classify, extract, and  detect sentiment with minimum effort and machine learning expertise using the  AutoML technology. You can use the  AutoML Natural Language  UI to upload your training data and test your custom model without a single line of  code.  


Natural Language API


The powerful pre-trained models of the  Natural Language API empowers  developers to easily apply natural language understanding (NLU) to their applications  with features including sentiment analysis, entity analysis, entity sentiment analysis,  content classification, and syntax analysis.  


Healthcare Natural Language


Healthcare Natural Language API specializes in helping you find, assess, and link the  medical knowledge in your text data, and AutoML Entity Extraction for Healthcare  provides you with the ability to generate high-fidelity custom information extraction  models for healthcare and life sciences applications. Sign up for early access  here.  




Natural Language API demo

 



How AutoML Natural Language works  




AutoML Natural Language


Benefits  









Insights From Customers

Insights from customers


Use entity analysis to find and label fields within a document  including emails,  chat, and social media  and then sentiment analysis to understand customer opinions  to find actionable product and UX insights.  




Multimedia Multilingual Support

Multimedia and multilingual support


Combine Natural Language with our Speech-to-Text  API to extract insights from audio conversations. Use it with optical character  recognition (OCR) in our Vision API to  understand scanned documents. Extract entities and understand sentiments in multiple  languages with our Translation API.  




Extract Key Document

Extract key document entities that matter


Use custom entity extraction to identify domain-specific entities within  documents  many of which dont appear in standard language models   without having to spend time or money on manual analysis.  




Receipt and Invoice

Receipt and invoice understanding


Entity extraction can identify common entries in receipts and invoices  dates,  phone numbers, companies, prices, and so on  to help you understand the  relationships between a request and proof of payment. It even validates addresses  with Google Maps.  




Content Classification

Content classification relationship graphs


Classify documents by common entities, domain-specific customized entities, or 700+  general categories, like sports and entertainment. Syntax analysis can help you build  relationship graphs of the entities extracted from news or Wikipedia articles.  




Google Deep Learning

Best of Google deep-learning models


The Natural Language API offers you the same deep machine learning technology that  powers both Google Searchs ability to answer specific user questions and the  language-understanding system behind Google Assistant.  






Which Natural Language product is right for you?  


You can work with either one or reap the benefits of both products by using Natural  Language API to quickly reveal the structure and meaning of text  using thousands of  pretrained classifications  and using AutoML Natural Language to classify content into  custom categories to suit your specific needs.  




AutoML Natural Language Natural Language API

Integrated REST API

Natural Language is accessible via our REST API. Text can be uploaded in the request or integrated with Cloud Storage.

Checkmark Checkmark

Syntax analysis

Extract tokens and sentences, identify parts of speech and create dependency parse trees for each sentence.

Checkmark

Entity analysis

Identify entities within documents — including receipts, invoices, and contracts — and label them by types such as date, person, contact information, organization, location, events, products, and media.

Checkmark

Custom entity extraction

Identify entities within documents and label them based on your own domain-specific keywords or phrases.

Checkmark

Sentiment analysis

Understand the overall opinion, feeling, or attitude sentiment expressed in a block of text.

Checkmark

Custom sentiment analysis

Understand the overall opinion, feeling, or attitude expressed in a block of text tuned to your own domain-specific sentiment scores.

Checkmark

Content classification

Classify documents in 700+ predefined categories.

Checkmark

Custom content classification

Create labels to customize models for unique use cases, using your own training data.

Checkmark

Multi-language

Enables you to easily analyze text in multiple languages including English, Spanish, Japanese, Chinese (simplified and traditional), French, German, Italian, Korean, Portuguese, and Russian.

Checkmark

Custom models

Train custom machine learning models with minimum effort and machine learning expertise.

Checkmark

Powered by Google’s AutoML models

Leverages Google state-of-the-art AutoML technology to produce high-quality models.

Checkmark

Spatial structure understanding

Use the structure and layout information in PDFs to improve custom entity extraction performance.

Checkmark

Large dataset support

Unlock complex use cases with support for 5,000 classification labels, 1 million documents, and 10 MB document size.

Checkmark





Our Customers

 









As part of our goal to accelerate the process of doing business, we help our customers add new documents to DocuSign to get signatures and collect information. Traditionally, they would manually tag those documents to show people where to input and where to sign... By using custom entity extraction within AutoML Natural Language, we can use large data sets to train our model and continually improve the process, no matter where the document comes from.
   Kiran Kaza, Head of Mobile Engineering, DocuSign  


DocuSign






In the newsroom, precision and speed are critical to engaging our readers. Google Cloud Natural Language is unmatched in its accuracy for content classification. At Hearst, we publish several thousand articles a day across 30+ properties and, with natural language processing, we're able to quickly gain insight into what content is being published and how it resonates with our audiences.
   Naveed Ahmad, Senior Director of Data, Hearst  


Hearst

See case study      






The team here at Meredith is always looking for better ways to manage our content. We are looking forward to using AutoML Natural Language to apply our custom universal taxonomy to our content. AutoML Natural Language allows us to create custom models that meet our specific needs, with higher accuracy than other solutions that we considered.
   Grace Preyapongpisan, Vice President of Business Intelligence, Meredith 
(world-renowned brands such as Martha Stewart and Time Magazine)  


Meredith

See case study      






Natural Language API has shown it can accelerate our offering in the natural language understanding area and is a viable alternative to a custom model we had built for our initial use case.
   Dan Nelson, Head of Data, Ocado  


Ocado

See case study      






Classifying Opinion and Editorials can be time-consuming and difficult work for any data science team, but Cloud Natural Language was able to instantly identify clear topics with a high-level of confidence. This tool has saved me weeks, if not months, of work to achieve a level of accuracy that may not have been possible with our in-house resources.
   Jonathan Brooks-Bartlett, Data Scientist, News UK  


Customer Name






Through an employee stress coaching app, we helped our client use custom sentiment analysis in AutoML Natural Language to assess and analyze stress indicators and feelings in a chatbot experience. This technology enabled us to iterate through very quickly to provide an engaging and empathetic consumer experience. This will be an integral product to be used on future projects which require customised sentiment analysis, due to the speed of development and accuracy of the predictions.
   Jason Quek, CTO, Avalon Solutions  


Avalon






We decided to use Google Clouds AutoML Natural Language because it reduces overfitting with limited training samples and can scale easily to fit more document types over time. We were able to quickly deploy AutoML Natural Language for custom classification, and down the road we believe we could use the AutoML Natural Language custom entity extraction feature to help with specific use cases like contract review and mortgage data validation.
   Anwar Chaudhry, Director Artificial Intelligence & Machine Learning, Iron Mountain  


Iron Mountain


















Pricing  





Natural Language products Pricing guide
Natural Language API Documentation
AutoML Natural Language Documentation





Resources

 






Natural Language Docs
Natural Language docs
 

View documentation      




Next’19 video
Next 19: Learn how customers are using the latest Natural Language updates
 

Watch video  




Natural Language API Pricing
Natural Language API pricing
 

see details      




AutoML Natural Language Pricing
AutoML Natural Language pricing
 

see details      



Google Cloud

Get started



AutoML Natural Language


Create a custom machine learning model to classify content into domain-specific categories.


Get started  



Natural Language API


Create a pre-trained machine learning model to reveal the structure and meaning of text.


Get started  




Products or features listed on this page are in beta. For more information on our product launch stages, see here.

Cloud AI products comply with the SLA policies listed here. They may offer different latency or availability guarantees from other Google Cloud services.
 





Choosing Google Cloud  

Trust and security  

Open cloud  

Global infrastructure  

Customers and case studies  

Analyst reports  

Whitepapers  





GCP pricing  

G Suite pricing  

Maps Platform pricing  

See all products  





Infrastructure modernization  

Data management  

Application modernization  

Smart analytics  

Artificial Intelligence  

Security  

Productivity & work transformation  

Industry solutions  

DevOps solutions  

Small business solutions  

See all solutions  





GCP documentation  

GCP quickstarts  

Google Cloud Marketplace  

G Suite Marketplace  

Support  

Tutorials  

Training  

Certifications  

Google Developers  

Google Cloud for Startups  

System status  

Release Notes  





Contact sales  

Find a Partner  

Become a Partner  

Blog  

Events  

Podcast  

Community  

Press center  

Google Cloud on YouTube  

GCP on YouTube  

G Suite on YouTube  

Follow on Twitter  

Join User Research  

We're hiring. Join Google Cloud!  






About Google  

Privacy  

Site terms  

Google Cloud terms  

Sign up for the Google Cloud newsletter   Subscribe