【全球TMT】IBM提高沃森理解商业语言的能力
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全球TMT2020年3月11日讯 ， 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 。
【【全球TMT】IBM提高沃森理解商业语言的能力】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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