IBM Watson’a entegre edilen yeni yetenekler, işletmelerin insan dilinin en zorlu unsurlarından bazıları üzerinde madencilik yapmasına ve bunları analiz etmesine yardımcı oluyor
IBM, İngilizce’nin daha iyi anlaşılması için geliştirdiği yeni IBM Watson sistemlerini duyurdu. Yeni sistemler, kuruluşların İngilizce dilindeki en zorlu unsurları daha açık bir biçimde belirleyebilmesi, anlaması ve analiz etmeye başlamasına yardımcı olmak üzere tasarlandı.
IBM’in geliştirdiği yeni teknolojiler, karmaşık konularda insanlarla müzakere edebilen tek yapay zeka sistemi olarak görülüyor. Bu teknolojilerde IBM Research’ün Project Debater sisteminden gelen Doğal Dil İşleme (NLP) yetenekleri ilk kez ticari kullanım için sunuluyor. Örneğin, deyimler ve konuşma dilinde kullanılan kalıpların belirlenmesi ve analiz edilmesi için duygu analizi özelliği tanımlandı. Algoritmalar, İngilizce’de günlük hayatta kullanılan ‘hardly helpful’ (hiç yararlı değil) veya ‘hot under the collar’ (küplere binmiş) gibi söz öbeklerini saptamakta zorlanıyor. Gelişmiş duygu analizi sayesinde artık işletmelerin, operasyonları hakkında daha bütünsel bir anlayış elde etmek için, bu tür ifadeleri Watson arayüzleriyle analiz edebilmesi mümkün. Bunlara ek olarak IBM, iş belgelerinin anlaşılması için, kendi yapay zeka modellerine eklenmek üzere IBM Research teknolojilerini getiriyor.
Dilin düşünce ve görüşlerin ifade edilmesine yönelik bir araç olduğu kadar, bir bilgi aracı olduğunun da altını çizen IBM Veri ve Yapay Zeka Genel Müdürü Rob Thomas, konuyla ilgili şunları söyledi: “İşletmelerin insan dilinden daha fazlasını yakalamasını, analiz etmesini ve anlamasını istiyoruz. Verilerin içinde kodlanmış fikri sermayeden yararlanma biçimlerini dönüştürmeye olanak sağlamak için, Project Debater teknolojilerinden yararlanıyor ve bunları Watson’a entegre ediyoruz.”
IBM Project Debater, teknolojilerini yıl boyunca Watson’a entegre edecek. Entegrasyon, IBM müşterilerinin insan günlük konuşma dilinden yararlanma yeteneğini geliştirmeye odaklanıyor ve üç aşamadan geçiyor:
A. Analiz –Gelişmiş Duygu Analizi. Deyimler, duygu yönlendirici olarak adlandırılan sözcükler ve ‘hardly helpful’ (hiç yararlı değil) gibi bir araya geldiğinde farklı anlamlara bürünen söz öbeklerini analiz ediyor.
B. Özetler – Özetleme. Kullanıcılara belirli bir konuda neler konuşulduğunun ve yazıldığının bir özetini sağlamak için çeşitli kaynaklardan metinsel veriler topluyor.
C. Kümeleme – Gelişmiş Konu Kümeleme. Toplanan veriler Project Debater’dan elde edilen içgörülerden yola çıkarak gruplanıyor. Bu gruplama, analiz edilmek üzere ilgili bilgilerden oluşan anlamlı “konular” oluşturmak amacıyla yapılıyor.
