Estamos emocionados de presentar un episodio de NLPStream que celebra el lanzamiento de nuestra nueva plataforma el 23 de febrero de 2023. Con el objetivo de proporcionar una comprensión del idioma profunda y precisa, la plataforma Expert.ai integra lo mejor de su clase natural. tecnologías de lenguaje con un entorno de creación completo, simple y poderoso para hacer que el desarrollo de aplicaciones de procesamiento de lenguaje natural (NLP) sea más rápido, más simple y más eficiente. Todas las características y funcionalidades se diseñaron utilizando las mejores prácticas que hemos desarrollado a partir de cientos de soluciones reales de la industria y nuestra vasta experiencia en la industria de NL basada en IA.
Convertir el lenguaje en datos para mejorar el ROI y la ventaja competitiva
La producción de datos lingüísticos no estructurados (p. ej., cualquier documento empresarial en formato lingüístico, como informes, correos electrónicos, contratos, reclamaciones, interacciones con clientes, fuentes sociales, etc.) aumenta constantemente. La diversidad y complejidad de estos datos requiere enfoques avanzados de inteligencia artificial (IA) para crear valor resolviendo problemas del mundo real a escala empresarial. El problema es que ser capaz de entender el lenguaje es uno de los desafíos más difíciles de la IA.
Entre las diversas tecnologías de inteligencia artificial que pueden ayudar a las organizaciones a comprender el lenguaje y administrar datos no estructurados, la PNL se encuentra a la vanguardia en el cumplimiento de la promesa de la IA. Según Forrester(1), los beneficios de la PNL son casi inmediatos, y el 70 % de los responsables de la toma de decisiones sobre datos y análisis cuyas empresas adoptan la IA dicen que esperan utilizar tecnologías de lenguaje natural.
Desde estudios complejos hasta blogs y comentarios sociales, nuestra plataforma híbrida de NL brinda una visión profunda de cualquier documento comercial para que las organizaciones puedan evolucionar su viaje de IA desde el uso táctico al estratégico de soluciones avanzadas de NL, agregando cualquier actividad o proceso relacionado con los datos del idioma.
¿Por qué IA híbrida?
Los líderes de datos y análisis a menudo equiparan la inteligencia artificial con el aprendizaje automático, limitándose a casos de uso en los que estas técnicas funcionan bien. El aprendizaje automático puede ser especialmente bueno para aplicaciones con uso intensivo del lenguaje. Predice conclusiones a partir de datos encontrando patrones y sacando conclusiones. Pero si los datos son limitados o sesgados e inexactos, no podrán lograr buenos resultados porque sus conclusiones darán lugar a sesgos e inexactitudes.
En cambio, un enfoque basado en el conocimiento (o IA simbólica) se basa en un gráfico de conocimiento para incorporar el conocimiento de la misma manera que construimos y construimos nuestro propio conocimiento. Por ejemplo, el Knowledge Graph de expert.ai es creado por humanos y comprensible para los humanos. Lo contrario de lo que sucede con los sistemas puros de aprendizaje automático.
Según Gartner(2), con un enfoque de IA híbrida (o IA compuesta), las organizaciones pueden ir más allá del aprendizaje automático para resolver de manera más precisa y eficiente una gama más amplia de problemas comerciales. Y es por eso que la inteligencia híbrida se está convirtiendo en un enfoque más popular para la PNL y, según Forrester, proporciona los mejores resultados para las aplicaciones de la PNL; , una solución de PNL adaptativa que es precisa, requiere solo un soporte moderado y puede aprender y mejorar continuamente, busque una solución de PNL basada en IA híbrida” (3)
¿Qué hay de nuevo en la plataforma expert.ai: versión de invierno de 2023?
Con el lanzamiento del lanzamiento de Winter Platform, continuamos reafirmando nuestro compromiso de brindar a nuestros clientes y socios todas las capacidades y herramientas que necesitan para resolver y escalar con éxito sus proyectos de NLP. Las nuevas funciones de la versión de invierno de nuestra plataforma incluyen:
- Opciones de implementación interna mejoradas;
- Gestión de taxonomía mejorada a través de la integración de fuentes de conocimiento de terceros y bibliotecas estandarizadas;
- Integración con WAND, la principal fuente de taxonomías verticales de la industria, taxonomías comerciales y específicas de dominio, para expandir el acceso a nuevas taxonomías de industria y procesos;
- Interfaz de usuario de Swagger: al utilizar la interfaz de usuario familiar de Swagger, los desarrolladores pueden interactuar con las API de expert.ai mediante documentación visual, lo que facilita la implementación de back-end y el consumo del lado del cliente.
- Navegación de gráficos de conocimiento: navegación personalizada del modelo de conocimiento para identificar rápidamente la fuerza de los conceptos y conexiones relacionados.
Únase a nuestro NLP Stream para obtener más información sobre el nuevo lanzamiento de la plataforma expert.ai.