IBM(NYSE:IBM)宣布了几项新的IBM沃森(Watson)技术,旨在帮助企业更清晰地识别、理解和分析英语语言中最具挑战性的方面,以获得更深入的见解。这些新技术意味着IBM Research人工智能系统Project Debater首次将关键自然语言处理(NLP)技术商业化。例如,通过新的高级情感分析特性来识别和分析习语和口语。IBM宣布计划全年将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-高级情绪分析。IBM已经增强了情感分析,以便能够更好地识别和理解复杂的单词方案,如习语(短语和表达式),它们是单词的组合,这些单词组合在一起具有新的含义,例如,“hardly helpful”(“几乎没有帮助”)。这项技术将在本月被整合到Watson自然语言理解中。此外,IBM还宣布了一项新的分类技术,该技术使客户能创建人工智能模型,以便更容易地对业务文档(如采购合同)中出现的条款进行分类。基于Project Debater的深度学习分类技术,新的能力可以从几百个样本中学习,快速方便地进行新的分类。它计划在今年晚些时候加入Watson Discovery。
B、 简介-总结。这项技术从各种来源提取文本数据,为用户提供关于某个特定主题所说所写的摘要。今年格莱美奖利用早期版本的摘要分析了超过1800万篇文章、博客和传记,对数百位格莱美艺术家和名人产生了见解。随后,这些数据被添加到格莱美奖官网的红毯直播、点播视频和照片中,让粉丝们对当晚的主要话题有更深层次的了解。它计划在今年晚些时候添加到IBM Watson Natural Language Understanding中。
C、 聚合-高级主题聚合。基于从Project Debater中获得的见解,新的主题聚合技术将使用户能够“聚合”输入的数据,以创建相关信息的有意义的“主题”,然后可以对其进行分析。这项技术计划在今年晚些时候集成到Watson Discovery中,还将允许主题定制和微调主题,以反映保险、医疗和制造业等特定企业或行业的语言。
IBM长期以来一直是NLP领域的领导者,它开发的技术能够使计算机系统以越来越高的精度和速度学习、分析和理解人类语言,包括情感、方言、语调等等。IBM已经通过Watson将其NLP技术推向市场,其中大部分是在IBM Research中诞生的。例如用于文档理解的Watson Discovery、用于虚拟代理的IBM Watson助手和用于高级情感分析的Watson自然语言理解等产品都加入了NLP。
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