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一周前，谷歌宣布（https://blog.google/products/search/search-language-understanding-bert），他们将使用 BERT（https://ai.googleblog.com/2018/11/open- sourcing-bert-state-of-art-pre.html）以更好地理解搜索查询和精选片段。

因此，我的问题是，如果自然语言 API 中也使用了 BERT，还是这两个独立的系统？

所以，目前我的扩展程序通过云功能向 NLP API 发送一段文本。这段文本被处理和预测，并根据预测分配一个分数（一个句子可以是 0.33 - “important-consent”，例如）。我想知道是否可以将带有各自分数的句子保存到 Firestore 中。目前，我只能保存句子，但不能保存它们的分数。

由于我们使用的阈值限制，我们真的希望在 Firestore 数据库中获得分数。如果没有分数，阈值就会过时。

这是云功能，以防万一：

我是一名护理专业的学生，​​试图使用 NLP API 来了解医院患者对他们的经历的看法。我正在尝试通过其 HTTP 连接器选项在 Microsoft 的 Power Automate 中使用 NLP API，但我不知道如何正确配置连接器。

Google 的文档页面显示了以下示例：

https://cloud.google.com/natural-language/docs/analyzing-sentiment#language-sentiment-string-protocol

我有一个有效的 API 密钥，但我不确定如何将它传递到 Microsoft 的 HTTP 连接器。

Microsoft HTTP 连接器

如何设置连接器以调用 Google 自然语言 API 并返回情绪分数？

谷歌的文档显示这是一个成功的回报：

我刚刚访问了谷歌的语言支持页面 https://cloud.google.com/natural-language/docs/languages 我发现情绪分析支持阿拉伯语（ar）。

当我尝试他们提到但使用阿拉伯语句子的教程时，它给了我一个错误，即 ar 不是受支持的语言。

谁能确认是否支持阿拉伯语？

为什么我看不到 Wikipedia 对Samuel的引用，即使它在使用 NLP 分析时可用。但是有些实体在 google natural language-demo 期间的实体提取中有参考。

请参考下面的截图，

我如何训练说泰米尔语名称（泰米尔族）作为 Google NLP 中的人的一部分

像这样的名字

1. 帕扎尼维尔

2. 库赞泰维尔

请参阅 NLP-demo 的附加屏幕截图

我正在使用 Google-Vision API 从图像中获取文本并将其结果用于 NLP API。到目前为止，我打算在扫描名片时获取姓名、位置、地址、电子邮件、联系电话、职位、公司名称等。到目前为止的结果并不准确，因为有时结果太模糊，还有 NLP API为相同的内容文本返回多个条目，即名称字段中的多个值，位置字段有时也分类不正确。关于如何改进其结果的任何建议？

参考

1. 谷歌视觉 API

2. 谷歌语言处理 API

   说这张名片

   VISION API 结果为

   NLP 结果为

我使用 Google NLP 实体提取创建了数据集，并上传了输入数据（训练、测试、验证 jsonl 文件），例如将存储在 Google 存储桶中的 NLP 格式。

示例注释：

这是将标签预测为“名称”、“城市”和“州”的输入文本

加利福尼亚旧金山最佳 JJ's Pizza

结果在以下屏幕截图中，

我希望预测的结果如下，

名称：JJ's Pizza 城市：旧金山 州：CA

当这个集合被限制为 50 个州时，我如何训练以找到美国州的出现，因为我们需要大量数据（比如 1000 行）来训练某个标签。

我已经使用自动自然语言处理 - 实体提取训练了模型。现在我已经训练这个模型从文本中提取每个实体下的单个关键字，但是我想在两个实体下标记单个关键字以创建层次结构。示例 - 现在在“Lazada_Ecommerce”下标记的关键字“Lazada”但是我想在两个实体下标记这个单个关键字 - 子实体“Lazada”和主要实体“Ecommerce”。如果有人建议是否可以使用 Google Auto NLP-Entity Extraction 模型以及如何使用，那将是非常有帮助的。

谢谢， Satish Kumar 数据科学家