亞馬遜的Alexa、谷歌的Assistant、蘋果的Siri和微軟的Cortana在智能語音助手市場上正在激烈的競爭，所以這些技術公司在自然語言處理（NLP）上投資了大量資金也不難理解。畢竟，如果數字助理無法理解你的對話，那又如何執行你的命令呢？
所以，自然語言處理和書面語境有著同樣的重要性。以Facebook為例，為了實現人類與機器之間更好的交互，Facebook將自然語言處理過程嵌入到了Messenger中。對于使用計算機作為客服的公司來說，機器必須要能夠理解人類日常交流中的語言。
考慮到這一點，谷歌于去年推出了云自然語言（Cloud Natural Language）API接口，讓開發人員將谷歌的自然語言處理技術整合到自己的應用中。近日，谷歌發布了兩款全新的云自然語言功能，旨在幫助第三方開發人員組織內容并針對具體“實體”（如公司、產品和地點）理解客戶感受。
新推出的測試功能可以自動對內容進行分類，這意味著公司可以根據共享屬性對所有內容和文檔進行分類。例如，出版商可以將他們的文章分類為“政治”和“體育”等主題。
谷歌云AI的產品經理Apoorv Saxena說：“通過預定義的內容分類，云自然語言可以將文檔和內容自動分類到100多個不同的類別中，包括藝術和娛樂、興趣和休閑、法律和政府、新聞、健康等等。這對于媒體和出版業等傳統上需要手動分類、標記內容的行業來說，簡直是福音。通過云自然語言的機器學習，這些公司現在可以自動分析其文章和內容的意義，從而更有效地組織它們。”
除了能夠分類到大類別中，這一新功能還可以分類到次標題。谷歌表示，在測試時，《紐約時報》中關于的龍蝦沙拉配方的內容被正確的分類到了“烹飪和食譜”類別，但是也同時被更具體的標記為“肉類與海鮮”。
對于擁有眾多網站的大型數字媒體公司來說，使用自然語言處理不僅可以幫助分類，還可以通過跟蹤讀者正在閱讀的故事類型來識別閱讀趨勢，這一數據也可用于未來的報道中。
云自然語言API已經提供了情緒分析功能，它能夠分辨出給定文本中的一般情緒和感受，是“積極”、“消極”還是“中立”的，但也只能做到這一點。而現在，谷歌新推出的API可以分析與具體實體相關的情緒（比如產品、地點或者公司）。
如果你想要深入了解發布在Twitter上的客戶反饋形式或消息，這一功能將會非常有用。例如，客戶可能對在某家公司購物的體驗很滿意，但是他們也有可能不喜歡他們所購買的產品。相反，他們有可能喜歡產品，但卻不喜歡與這家公司的交易過程。這一功能的關鍵賣點就是，企業能夠更好的確定與情緒相關的實體是什么。Saxena說：“情緒分析是云自然語言最受歡迎的功能之一，現在它能夠通過實體情緒分析提供更多的細節。”
實體情緒分析曾在5月份的時候作為測試功能推出，但是現在向所有用戶開放。
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