IBM integriert NLP-Technologie von Project Debater in Watson

Mit den neuen Project-Debater-Technologien aus dem Gebiet der natürlichen Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, NLP) soll IBM Watson in der Lage sein, selbst schwierige sprachliche Aspekte klarer zu erkennen, zu verstehen und zu analysieren. Vorerst geht das nur für die englische Sprache. [...]

Mensch gegen Maschine: Auf der IBM THINK-Konferenz im Februar 2019 debatierte das mehrfach ausgezeichnete Redetalent Harish Natarajan vor Publikum mit Project Debater von IBM.
Mensch gegen Maschine: Auf der IBM THINK-Konferenz im Februar 2019 debatierte das mehrfach ausgezeichnete Redetalent Harish Natarajan vor Publikum mit Project Debater von IBM. (c) IBM

Folgende neuen Technologien werden im Laufe dieses Jahres in IBM WatsonProdukte integriert: 

  • Advanced Sentiment Analysis: Komplizierte Wortsysteme wie Idiome (Phrasen und Ausdrücke) und Kombinationen von Wörtern, die zusammen eine neue Bedeutung erhalten, können besser identifiziert und verstanden werden. Diese Technologie wird in Watson Natural Language Understanding integriert. 
  • Zusammenfassung: Textdaten zu einem bestimmten Thema werden aus unterschiedlichen Quellen zusammengefasst. Eine erste Version wurde dieses Jahr bei den GRAMMYS genutzt, um über 18 Millionen Artikel, Blogs und Biographien zu analysieren und zusammen zu fassen. Die Funktion wird ebenfalls zu IBM Watson Natural Language Understanding hinzugefügt.
  • Advanced Topic Clustering: Ermöglicht ein genaues Clustern von eingehenden Daten. Es werden aussagekräftige „Themen“ von verwandten Informationen erstellt, die dann analysiert werden können. Die Technologie wird in Watson Discovery integriert.

Diese neuen Möglichkeiten in der Verarbeitung natürlicher Sprache werden zum Beispiel in der Kundenbetreuung zum Einsatz kommen. Umgangssprache, Dialekte und Redewendungen erschweren hier oftmals ein genaues Verständnis, Klassifizierungen und eine präzise Analyse

Zunächst nutzt ESPN Fantasy Fooball die beiden Technologien Watson Discovery und das Watson Knowledge Studio, um während der Saison täglich Millionen von Footbball-Datenquellen zu analysieren und Einblicke in Echtzeit zu gewähren. Durch die Verarbeitung natürlicher Sprache identifiziert Watson Ton und Stimmung der Nachrichtenartikel, Blogs, Foren, Ranglisten, Prognosen, Podcasts und Tweets, die von Erkenntnissen aus der Umkleidekabine bin hin zu Verletzungsanalysen alles abdecken. ESPN Fantasy Football stellt die Erkenntnisse in Spielerkarten dar, die das „Boom“- und „Bust“-Potenzial jedes Spielers aufzeigen, sowie in einem „Player Buzz“-Abschnitt, der die positiven und negativen Kommentare über einen Spieler zusammenfasst.


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