Ibm ha reso nota la disponibilità di nuove tecnologie Ibm Watson, studiate per aiutare le aziende a identificare, comprendere e analizzare alcuni degli aspetti più difficili della lingua con maggiore chiarezza.
Le novità aggiunte di tecnologie rappresentano le principali funzionalità di Natural Language Processing (Nlp) che provengono dal Project Debater di IBM Research, l’unico sistema di intelligenza artificiale in grado di discutere con gli esseri umani su argomenti complessi.
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 a Project Debater integrato con Ibm Watson, può capire e analizzare il nostro linguaggio.
Infatti, Ibm sta introducendo sul mercato le tecnologie avanzate sviluppate da Project Debater e integrate in Watson, con un focus particolare sulla capacità di sfruttare il linguaggio naturale. 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.
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.
Brief: questa tecnologia è in grado di realizzare sintesi dei contenuti analizzati, siano essi orali o scritti. Per esempio, la funzionalità versione iniziale di Summarization è stata adottata durante l’ultima edizione dei GRAMMYS per analizzare oltre 18 milioni di articoli, blog per offrire approfondimenti su centinaia di artisti e celebrity presenti. I dati sono stati quindi pubblicati su www.grammy.com per offrire ai fan approfondimenti sulla serata. Entro l’anno è prevista l’integrazione di Summarization in Ibm Watson Natural Language Understanding
Cluster: 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
