IBM提高沃森理解商業語言的能力

IBM(NYSE:IBM)宣布了幾項新的IBM沃森(Watson)技術,旨在幫助企業更清晰地識別、理解和分析英語語言中最具挑戰性的方面,以獲得更深入的見解。這些新技術意味著IBM Research人工智能系統Project Debater首次將關鍵自然語言處理(NLP)技術商業化。例如,通過新的高級情感分析特性來識別和分析習語和口語。IBM宣布計劃全年將Project Debater技術集成到Watson中,重點是提高客戶利用自然語言的能力:

A、 分析-高級情緒分析。IBM已經增強了情感分析,以便能夠更好地識別和理解復雜的單詞方案,如習語(短語和表達式),它們是單詞的組合,這些單詞組合在一起具有新的含義,例如,“hardly helpful”(“幾乎沒有幫助”)。這項技術將在本月被整合到Watson自然語言理解中。此外,IBM還宣布了一項新的分類技術,該技術使客戶能創建人工智能模型,以便更容易地對業務文檔(如采購合同)中出現的條款進行分類。基于Project Debater的深度學習分類技術,新的能力可以從幾百個樣本中學習,快速方便地進行新的分類。它計劃在今年晚些時候加入Watson Discovery。

B、 簡介-總結。這項技術從各種來源提取文本數據,為用戶提供關于某個特定主題所說所寫的摘要。今年格萊美獎利用早期版本的摘要分析了超過1800萬篇文章、博客和傳記,對數百位格萊美藝術家和名人產生了見解。隨后,這些數據被添加到格萊美獎官網的紅毯直播、點播視頻和照片中,讓粉絲們對當晚的主要話題有更深層次的了解。它計劃在今年晚些時候添加到IBM Watson Natural Language Understanding中。

C、 聚合-高級主題聚合。基于從Project Debater中獲得的見解,新的主題聚合技術將使用戶能夠“聚合”輸入的數據,以創建相關信息的有意義的“主題”,然后可以對其進行分析。這項技術計劃在今年晚些時候集成到Watson Discovery中,還將允許主題定制和微調主題,以反映保險、醫療和制造業等特定企業或行業的語言。

IBM長期以來一直是NLP領域的領導者,它開發的技術能夠使計算機系統以越來越高的精度和速度學習、分析和理解人類語言,包括情感、方言、語調等等。IBM已經通過Watson將其NLP技術推向市場,其中大部分是在IBM Research中誕生的。例如用于文檔理解的Watson Discovery、用于虛擬代理的IBM Watson助手和用于高級情感分析的Watson自然語言理解等產品都加入了NLP。