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Natural Language Processing, ecco le nuove funzionalità di IBM Watson

Le capacità rese disponibili da Watson provengono dal Project Debater di IBM Research, il sistema di intelligenza artificiale in grado di discutere con gli esseri umani su argomenti complessi

Pubblicato il 23 Mar 2020

IBM watson e NLP 1

IBM ha annunciato che IBM Watson può contare su nuove tecnologie per aiutare le aziende a identificare, comprendere e analizzare alcuni degli aspetti più difficili della lingua con maggiore chiarezza. Esse rappresentano le principali funzionalità di Natural Language Processing (NLP) che provengono dal Project Debater di IBM Research, il sistema di intelligenza artificiale in grado di discutere con gli esseri umani su argomenti complessi e sono progettate per aiutare le organizzazioni a iniziare a identificare, comprendere e analizzare alcune sottigliezze, sfumature, toni del linguaggio umano. La NLP è considerata una delle sfide più complesse per l’AI: in passato l’intelligenza artificiale non era in grado di gestire e comprendere gli idiomi, mentre ora, grazie appunto a Project Debater integrato con IBM Watson, può capire e analizzare il nostro linguaggio.

Le prime fasi del NLP già introdotte sono l’analisi, il riassunto e il raggruppamento in cluster. Inizialmente, NLP lavorerà sulla lingua inglese, ma tra il 2020 e il 2021, IBM sarà in grado di supportare anche numerose altre lingue, tra cui italiano, francese, tedesco, cinese, giapponese e arabo.

Più nello specifico, l’integrazione di Project Debater in IBM Watson prevede diversi step nel corso dell’anno al fine di migliorare le capacità di interpretare il linguaggio naturale umano e ciò riguarda le seguenti funzioni.

La nuova funzionalità avanzata di analisi del sentiment permette di identificare e analizzare sia schemi di idiomi colloquiali complessi sia terminologia business, anche all’interno di documenti, come PDF e contratti.

La tecnologia Brief è in grado di realizzare sintesi dei contenuti analizzati, siano essi orali o scritti.

Project Debater consente anche di creare cluster tematici in grado di facilitare la comprensione di linguaggi tecnici, che afferiscono a specifici settori, come quello assicurativo, medico, manifatturiero.

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