近日，智能自動化（IPA）解決方案提供商IBM Watson宣布推出多項新功能，旨在幫助組織更清晰地自動識別、理解和解析文本中最具挑戰性的內容，以獲得更準確的內容。 

其中，IBM首次將NLP（自然語言處理）技術進行商業化應用，該技術來自  IBM Research的ProjectDebater ，是一個可以理解超復雜內容的AI系統。這是一種高級情感語義分析系統，可以更準確的識別成語或短句。

例如，讓AI來識別“幾乎無法幫助”和“無能為力”這樣的短語和成語的區別是相當困難；雖然這兩句意思相同，但是在形式上表達是有區別的，而且AI無法通過算法來完成識別。

借助高級情感語義分析，企業可以通過使用Watson的新功能來分析此類語言數據，以更全面地了解其真正含義。

IBM一直是NLP的領導者，致力于以更高的準確率和速度來學習、分析和理解人類語言（包括情感、方言、語調等）的技術。此次，IBM通過Watson自動化平臺將其NLP技術（其中大部分是IBM Research所提供）推向市場。

NLP集成了注入用于文檔理解的Watson Discovery ， 用于虛擬代理的IBM  Watson Assistant 和  用于高級情感分析的Watson Natural Language等產品。

此外，IBM還將IBM Research的技術用于理解業務文檔（例如PDF、Word、Excel等常見格式），并將其添加到AI模型中。

以下是IBM Watson新增的幾項功能：

高級情感分析：IBM增強了Watson的情感分析功能，以便更好地識別和理解成語、短語等復雜文本的表達方式；以及理解這些詞語的多重含義，并根據AI模型來得出最準確的詞語所表達的意思。

高級主題聚類：基于從Project Debater獲得的見解，新的主題聚類技術將使用戶能夠“聚類”導入的數據，以自動創建更有意義的相關“主題”，然后可以對其進行分析。用戶還可以自定義和微調主題，以顯示出特定業務或行業的語言，例如保險、醫療保健、物流和制造業等。

簡報和摘要：幫助用戶從各種文本數據來源，提取特定簡報和相關摘要。Watson所集成的AI模型，對超過1800萬篇文章、博客和個人簡歷進行了訓練，同時對數百名藝術家、名人、作家和演員的特性習慣進行了分析；以保證輸出的簡報和摘要更加的人性化，而不是死搬硬套。

之前，全球知名體育媒體ESPN Fantasy Football通過使用Watson Discovery和  Watson Knowledge Studio  每天分析數百萬個足球數據源，以輸出運動員的實時見解。

通過NLP，Watson可以識別新聞文章、博客、論壇、排名、預測和推文的語氣和情感，涵蓋從更衣室到數據分析的所有內容。

作為世界四大會計事務所之一的畢馬威（KPMG）已與IBM達成技術合作。基于Watson自動化服務創建了一個AI解決方案。該技術使組織更有效地識別,潛在的研發稅收抵免額（一項稅收政策，可讓中小型企業和科研人員減少25%的研發稅收）。

該解決方案由畢馬威會計師事務所開發，可幫助客戶增加所捕獲的R＆D稅收抵免額，因為Watson能夠快速自動查看更多文檔，同時最大程度地減少對客戶業務的破壞。

在過去的一年中，畢馬威（KPMG）的客戶發現了研發稅收抵免的更大潛力，有些項目的審查文件數量甚至增長了1000％以上。該解決方案可幫助客戶發現更多有資格獲得額外稅收抵免的潛在活動，同時減少業務中斷。因此，工程師和科學家可以通過減少稅收合規活動的時間，來專注于創新的研發工作。

目前，IBM 的Watson自動化平臺已經幫助醫療、金融、制造、零售和物流多個行業實現了業務自動化，并且適用于客服、呼叫中心、風險預測、售后服務等多個業務。從而大幅度提升組織的工作效率和節省工作時間。

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