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              IBM加強對商業(yè)語言的理解能力

              來源:本站  作者:匿名  發(fā)布:2020/3/30  瀏覽次數(shù):2493

              2020年3月11日,商業(yè)人工智能領(lǐng)域領(lǐng)軍者IBM宣布推出幾項全新的IBM Watson技術(shù),旨在幫助組織機構(gòu)更清晰地識別、理解和分析英語語言中某些最具挑戰(zhàn)性的方面,從而獲取更多洞察。

                  全新的IBM Watson技術(shù)代表著Project Debater所提供的關(guān)鍵自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)能力首次實現(xiàn)商業(yè)化,Project Debater 由IBM研究院(IBM Research)研發(fā),是目前唯一一個能夠就復雜話題與人類展開辯論的人工智能系統(tǒng)。在此次推出的技術(shù)中,IBM 首次界定了一項新型高級情緒分析能力,以識別及分析習慣用語和口語化表達。對于人工智能系統(tǒng)而言,識別諸如“hardly helpful(幾乎沒有幫助)”或“hot under the collar(怒氣沖天)”之類的短語一直是一項挑戰(zhàn),因為它們難以被算法識別。通過高級情緒分析,企業(yè)可以使用 Watson 應用程序接口(API)來分析此類語言數(shù)據(jù),從而更全面地了解自身運營情況。此外,IBM 還將 IBM 研究院的技術(shù)應用于理解諸如 PDF  文檔和合同之類的商業(yè)文檔,并將這些技術(shù)添加到 IBM 人工智能模型當中。

                  IBM Data and AI總經(jīng)理Rob Thomas表示,“語言既是表達思想和觀點的工具,也是傳遞信息的工具。正因如此,我們將Project Debater中獲取的技術(shù)集成到Watson,我們相信 NLP 將增強企業(yè)從人類語言中采集、分析和理解信息的能力,這將有助于企業(yè)更好地利用蘊含在數(shù)據(jù)中的智慧資產(chǎn)。”

                  今天,IBM宣布,計劃將在全年致力于將Project Debater技術(shù)集成至Watson,并側(cè)重于提高客戶使用自然語言的能力:

                  A.分析—高級情緒分析(Advanced Sentiment Analysis)。IBM增強了情緒分析能力,能夠更好地識別和理解復雜的單詞組合,比如像包含短語和表達的習慣用語以及所謂的情緒轉(zhuǎn)換詞組(sentiment shifter),即由不同單詞組成但卻呈現(xiàn)新含義的單詞組合,例如“hardly helpful(幾乎沒有幫助)”。該技術(shù)將于本月整合至Watson Natural Language Understanding 。此外,我們還宣布了一項新的分類技術(shù),借助該技術(shù),客戶將能創(chuàng)建人工智能模型,更輕松地分類采購合同等商業(yè)文檔中出現(xiàn)的條款。利用Project Debater中的基于深度學習的分類技術(shù)(deep learning-based classification technology),該新能力可從僅數(shù)百個示例中學習,進而快速、輕松地執(zhí)行新分類。該技術(shù)計劃將于今年晚些時候添加至 Watson Discovery。

                  B.摘要提煉—總結(jié)(Summarization)。該技術(shù)可從各種來源中提取文本數(shù)據(jù),為用戶就與特定主題相關(guān)的口頭和書面言論提煉一份摘要。今年的格萊美頒獎禮通過Summarization的一個早期版本分析了超過 1,800萬篇文章、博客和個人檔案,以提煉關(guān)于數(shù)百名格萊美藝術(shù)家和名人的細微洞察。隨后,該數(shù)據(jù)被應用到紅毯視頻直播、點播視頻以及照片中,幫助粉絲更深入地了解當晚主要話題的背景信息。該技術(shù)計劃將于今年晚些時候被添加至 IBM Watson Natural Language Understanding 。

                  C.聚類—高級主題聚類(Advanced Topic Clustering)。基于從Project Debater獲得的洞察,全新主題聚類技術(shù)將支持用戶對輸入的數(shù)據(jù)進行“聚類”,從而就相關(guān)信息創(chuàng)建有意義的“主題”,用戶隨后即可對這些主題進行分析。這項計劃將于今年晚些時候整合至Watson Discovery的技術(shù),還將支持主題專家對主題進行定制和微調(diào),以反映特定企業(yè)或行業(yè)的語言風格,例如保險、醫(yī)療健康和制造行業(yè)。

                  IBM 長期以來一直是 NLP 領(lǐng)域的領(lǐng)軍者,致力于開發(fā)技術(shù)以支持計算機系統(tǒng)更準確、更快速地學習、分析及理解人類語言,包括感情色彩、方言、語調(diào)等等。IBM已通過Watson將其NLP技術(shù)推向市場,其中大部分由IBM研究院研發(fā),例如,用于文書理解的Watson Discovery、用于虛擬代理的IBM Watson Assistant以及用于高級情緒分析的Watson Natural Language Understanding。

                  ESPN Fantasy Football使用Watson Discovery和Watson Knowledge Studio分析賽季中每天產(chǎn)生的數(shù)以百萬計的足球數(shù)據(jù)來源,以提供關(guān)于Fantasy Football運動員的數(shù)百萬個實時洞察。通過自然語言處理,Watson可以識別包括新聞文章、博客、論壇、排名、預測、播客和推特等內(nèi)容的語氣和情緒,涵蓋了從更衣室洞察到傷病分析等全方位的內(nèi)容。ESPN Fantasy Football在球員卡中展示了這些洞見,這些球員卡記錄了每個球員的升/降級(Boom/Bust)潛力,以及“球員的關(guān)鍵球能力(Player Buzz)”部分,它總結(jié)了有關(guān)一名球員的正面或負面評論。

                  四大會計師事務所之一的畢馬威(KPMG),擁有遍布全球的專業(yè)服務網(wǎng)絡,它與IBM合作創(chuàng)建了一個基于Watson多種服務的人工智能解決方案,包括Watson Natural Language Understanding等。該技術(shù)使企業(yè)能更有效地識別、申報和留存諸如潛在的研發(fā)所得稅抵免。該解決方案由畢馬威開發(fā),Watson技術(shù)支持在最大限度減少對客戶業(yè)務干擾的同時、快速審查更多文檔,因此該方案可以幫助客戶增加他們獲得的研發(fā)所得稅抵免。

                  過去一年,畢馬威的客戶看到了研發(fā)稅收抵免的更多可能性,一些項目的審查文件數(shù)量甚至增加了1000%以上。該解決方案在減少對業(yè)務干擾的同時,能幫助客戶發(fā)現(xiàn)更多有資格獲得額外所得稅抵免的潛在活動。因此,可以通過減少工程師和科學家用于所得稅合規(guī)活動的時間,讓他們更專注于創(chuàng)新的研發(fā)工作。

               

               

               

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