IBM提升Watson理解业务语言的能力

IBM,人工智能的开发业务1,宣布了一些新的IBM沃森技术,旨在帮助组织开始识别,理解和更清晰一些分析的英语最具挑战性的方面,以获得更多见解。

新技术代表了主要的自然语言处理(NLP)功能的首次商业化,该功能来自 IBM Research的Project Debater,这是唯一能够就复杂主题辩论人类的AI系统。例如,定义了新的高级情感分析功能以识别和分析 习语 和口语化的第一次。短语(如“几乎没有帮助”或“在领下很热”)对AI系统而言一直是挑战,因为它们很难发现算法。通过高级的情感分析,企业可以开始使用Watson API分析此类语言数据,以更全面地了解其运营。此外,IBM还从IBM Research引进了用于理解商业文档(例如PDF和合同)的技术,以增加其AI模型。

IBM Data and AI总经理Rob Thomas说:“语言既是表达思想和观点的工具,又是信息的工具 。” “这就是为什么我们从Project Debater中收获技术并将其集成到 Watson中的原因 ,以使企业能够从人类语言中捕获,分析和理解更多信息,并开始改变他们如何利用已编码数据的智力资本。”

今天,IBM宣布计划 在全年中将Project Debater技术集成到 Watson中,重点是提高客户利用自然语言的能力:

A.分析– 高级情感分析。 IBM增强了情感分析功能,以便能够更好地识别和理解成语(短语和表达)等复杂的单词方案,以及所谓的情感转移器,它们是单词的组合,共同具有新的含义,例如“几乎没有帮助” 。” 这项技术将被整合到 Watson Natural Language谅解中 这个月。此外,我们宣布了一项新的分类技术,该技术将使客户能够创建AI模型,从而可以更轻松地对业务文档(例如采购合同)中出现的条款进行分类。基于Project Debater基于深度学习的分类技术,该新功能可以从数百个样本中学习,从而快速,轻松地进行新分类。计划在 今年晚些时候将其添加到 Watson Discovery中。

B.简报– 摘要。 这项技术从各种来源提取文本数据,以向用户提供有关特定主题正在说和写的内容的摘要。 今年,The GRAMMYS利用了Summarization的早期版本 来分析超过1800万篇文章,博客和个人简历,以对数百名GRAMMY艺术家和名人进行一口大小的见解。然后将数据注入到红地毯直播流,www.grammy.com上的点播视频和照片中, 以使歌迷更加了解当晚的主要话题。计划在今年晚些时候将其添加到IBM Watson Natural Language了解。

C.聚类– 高级主题聚类。 基于从Project Debater获得的见解,新的主题聚类技术将使用户能够“聚类”传入的数据,以创建有意义的相关信息“主题”,然后可以对其进行分析。该技术计划于今年晚些时候集成到Watson Discovery中,还将使主题专家可以自定义和微调主题,以反映特定业务或行业的语言,例如保险,医疗保健和制造业。

郑重声明:本文版权归原作者所有,转载文章仅为传播更多信息之目的,如作者信息标记有误,请第一时间联系我们修改或删除,多谢。