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(xiàng)全新的IBM Watson技術(shù)，旨在幫助組織機(jī)構(gòu)更清晰地識(shí)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(shí)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(gè)能夠就復(fù)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(xiàng)新型高級(jí)情緒分析能力，以識(shí)別及分析習(xí)慣用語和口語化表達(dá)。對(duì)于人工智能系統(tǒng)而言，識(shí)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(xiàng)挑戰(zhàn)，因?yàn)樗鼈冸y以被算法識(shí)別。通過高級(jí)情緒分析，企業(yè)可以使用 Watson 應(yīng)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(yùn)營(yíng)情況。此外，IBM 還將 IBM 研究院的技術(shù)應(yīng)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(dāng)中。

    IBM Data and AI總經(jīng)理Rob Thomas表示，“語言既是表達(dá)思想和觀點(diǎn)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(qiáng)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(yùn)含在數(shù)據(jù)中的智慧資產(chǎn)。”

    今天，IBM宣布，計(jì)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(jí)情緒分析（Advanced Sentiment Analysis）。IBM增強(qiáng)了情緒分析能力，能夠更好地識(shí)別和理解復(fù)雜的單詞組合，比如像包含短語和表達(dá)的習(xí)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(xiàng)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(gòu)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(xué)習(xí)的分類技術(shù)（deep learning-based classification technology），該新能力可從僅數(shù)百個(gè)示例中學(xué)習(xí)，進(jìn)而快速、輕松地執(zhí)行新分類。該技術(shù)計(jì)劃將于今年晚些時(shí)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(jiǎng)禮通過Summarization的一個(gè)早期版本分析了超過 1,800萬篇文章、博客和個(gè)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(xì)微洞察。隨后，該數(shù)據(jù)被應(yīng)用到紅毯視頻直播、點(diǎn)播視頻以及照片中，幫助粉絲更深入地了解當(dāng)晚主要話題的背景信息。該技術(shù)計(jì)劃將于今年晚些時(shí)候被添加至 IBM Watson Natural Language Understanding 。

    C.聚類—高級(jí)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(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)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(duì)這些主題進(jìn)行分析。這項(xiàng)計(jì)劃將于今年晚些時(shí)候整合至Watson Discovery的技術(shù)，還將支持主題專家對(duì)主題進(jìn)行定制和微調(diào)，以反映特定企業(yè)或行業(yè)的語言風(fēng)格，例如保險(xiǎn)、醫(yī)療健康和制造行業(yè)。

    IBM 長(zhǎng)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(jì)算機(jī)系統(tǒng)更準(zhǔn)確、更快速地學(xué)習(xí)、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(chǎng)，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(jí)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(jì)的足球數(shù)據(jù)來源，以提供關(guān)于Fantasy Football運(yùn)動(dòng)員的數(shù)百萬個(gè)實(shí)時(shí)洞察。通過自然語言處理，Watson可以識(shí)別包括新聞文章、博客、論壇、排名、預(yù)測(cè)、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(gè)球員的升/降級(jí)（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(fù)面評(píng)論。

    四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所之一的畢馬威（KPMG），擁有遍布全球的專業(yè)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，它與IBM合作創(chuàng)建了一個(gè)基于Watson多種服務(wù)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(shí)別、申報(bào)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(duì)客戶業(yè)務(wù)干擾的同時(shí)、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(xiàng)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(duì)業(yè)務(wù)干擾的同時(shí)，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(dòng)。因此，可以通過減少工程師和科學(xué)家用于所得稅合規(guī)活動(dòng)的時(shí)間，讓他們更專注于創(chuàng)新的研發(fā)工作。

來源：巨靈鳥 歡迎分享本文