在 IBM，我們專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)和擴(kuò)展企業(yè)自然語(yǔ)言處理 (Natural Language Processing，NLP) 功能，旨在幫助企業(yè)深入洞察、回答問(wèn)題并做出更明智的決策，即使他們只有很小的數(shù)據(jù)集或者缺乏專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

雖然人類(lèi)語(yǔ)言對(duì)孩子來(lái)說(shuō)很容易掌握，但即使是最先進(jìn)的機(jī)器，這也極其復(fù)雜，教人工智能理解人類(lèi)意圖最具挑戰(zhàn)性的工作是它需要大量的數(shù)據(jù)、大量的時(shí)間和專(zhuān)業(yè)知識(shí)。

當(dāng)您問(wèn)問(wèn)題時(shí)，您到底想說(shuō)什么？您想達(dá)到什么目標(biāo)？您到底想得到什么信息？人類(lèi)的語(yǔ)言充滿(mǎn)了細(xì)微的差別，導(dǎo)致有很多方式來(lái)表達(dá)特定的意圖。對(duì)于聊天機(jī)器人等大部分人工智能而言，這的確是個(gè)問(wèn)題，當(dāng)遇到復(fù)雜的語(yǔ)法時(shí)，它們會(huì)出錯(cuò)，因?yàn)樗鼈冎魂P(guān)注具體的單詞，而不會(huì)聯(lián)系更廣泛的上下文語(yǔ)境。

了解 Watson Assistant 新的增強(qiáng)功能，看看我們自然語(yǔ)言理解新模型是怎樣脫穎而出的。

為了幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，IBM 在 IBM Watson Assistant 中推出了改進(jìn)后的自然語(yǔ)言理解 (Natural Language Understanding，NLU) 新模型，用于意圖分類(lèi)。在基準(zhǔn)測(cè)試中，與商業(yè)方案相比，新的意圖檢測(cè)算法更為準(zhǔn)確。[1]

IBM 研究院不斷改進(jìn)自然語(yǔ)言處理功能，并融入到 IBM Watson 中。

此外，我們還在 IBM Watson Assistant 和 Watson Discovery 中引入了新的自然語(yǔ)言處理增強(qiáng)功能，目前已經(jīng)提供 beta 版。這些新功能是在 IBM 研究院（IBM Research）的帶領(lǐng)下開(kāi)發(fā)的，目的是提高人工智能的自動(dòng)化程度，以及自然語(yǔ)言處理的精度。

閱讀理解能力（Reading Comprehension）這一功能，它返回包含在較長(zhǎng)段落中的具體事實(shí)或者簡(jiǎn)短答案。目前，Watson Discovery 能夠確定與查詢(xún)相對(duì)應(yīng)的最佳“段落”。閱讀理解從企業(yè)文檔集中檢索大量候選段落，搜索當(dāng)前問(wèn)題的答案并返回相應(yīng)的答案。閱讀理解應(yīng)用上下文情景理解功能來(lái)理解查詢(xún)，利用大量的語(yǔ)言模型從當(dāng)前的文檔中提取出具體的答案，然后用戶(hù)會(huì)收到一個(gè)信心分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)表示系統(tǒng)對(duì)每個(gè)答案的置信度。

這種功能非常適合金融行業(yè)的組織。例如，如果您正要做出放貸決定，可能需要從復(fù)雜的文檔中找出準(zhǔn)確的事實(shí)，這些文檔通常是由人工進(jìn)行閱讀和審查的。之前，Watson Discovery 會(huì)返回建議的段落。而采用閱讀理解，用戶(hù)將得到準(zhǔn)確的答案（例如，“當(dāng)前貸款的利率是多少？”“2.9%”），這節(jié)省了他們手動(dòng)搜索大量文檔的時(shí)間。此功能現(xiàn)已在 beta 版中開(kāi)放給部分 Watson Discovery 用戶(hù)。

FAQ 提?。‵AQ Extraction）目前提供 beta 版，是一種新穎的答案檢索技術(shù)，它在網(wǎng)頁(yè)上爬行以檢測(cè)常見(jiàn)問(wèn)題和問(wèn)答，使用這些內(nèi)容通過(guò) Watson Assistant 提供簡(jiǎn)潔、最新的答案。

FAQ 提取旨在與 Watson Assistant 的 Search Skill 協(xié)同工作，在文檔中尋找最終用戶(hù)問(wèn)題的答案。這種功能使得最終用戶(hù)在與人工智能虛擬坐席交互時(shí)更容易找到他們需要的答案。

例如，企業(yè)可能很難跟上不斷變化的公共指導(dǎo)，即允許重返工作場(chǎng)所或者實(shí)體店重開(kāi)的規(guī)定。如果沒(méi)有 FAQ 提取這樣的機(jī)制，將需要大量的資源才能使人工智能客服解決方案保持最新?tīng)顟B(tài)。相反，Watson Assistant 只需知道官方 FAQ 內(nèi)容的 URL 就能跟上最新信息。

探索 Watson Discovery 和 Assistant 中的自然語(yǔ)言處理新功能。

最后，Watson NLP 解決方案現(xiàn)在還支持 10種其他語(yǔ)言。IBM Watson Discovery 現(xiàn)在支持波斯尼亞語(yǔ) (Bosnian)、克羅地亞語(yǔ) (Croatian)、丹麥語(yǔ) (Danish)、芬蘭語(yǔ) (Finnish)、希伯來(lái)語(yǔ) (Hebrew)、印地語(yǔ) (Hindi)、挪威語(yǔ) (Bokm?l)、挪威語(yǔ) (Nynorsk)、塞爾維亞語(yǔ) (Serbian) 和瑞典語(yǔ) (Swedish)。而 Watson 自然語(yǔ)言理解 (NLU) 現(xiàn)在支持丹麥語(yǔ) (Danish)、挪威語(yǔ) (Bokm?l)、挪威語(yǔ) (Nynorsk)、芬蘭語(yǔ) (Finnish)、捷克語(yǔ) (Czech)、希伯來(lái)語(yǔ) (Hebrew)、波蘭語(yǔ) (Polish) 和斯洛伐克語(yǔ) (Slovak) (關(guān)鍵字)。

這些進(jìn)步基于 IBM 研究院的自然語(yǔ)言處理創(chuàng)新渠道。今年年初，我們宣布將采用一些為 IBM 研究院 Project Debater 提供支持的核心自然語(yǔ)言處理技術(shù)，包括高級(jí)情緒分析（習(xí)慣用語(yǔ)理解）、總結(jié)、主題聚類(lèi)和關(guān)鍵點(diǎn)分析等，并在 Watson Discovery 等 IBM 的自然語(yǔ)言處理產(chǎn)品中實(shí)現(xiàn)了商業(yè)化。

這些創(chuàng)新可以幫助企業(yè)進(jìn)一步理解并從其業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中獲取真正的價(jià)值，從而能夠做出更明智的決策，并為客戶(hù)和員工提供更高效的深度見(jiàn)解。

有關(guān) IBM 未來(lái)方向和意圖的聲明僅為了說(shuō)明目標(biāo)和目的，如有更改或者撤回，恕不另行通知。

[1] 2020年 11月，對(duì)話(huà)型人工智能軟件公司 Jio Haptik 科技發(fā)表了一篇技術(shù)論文，將其產(chǎn)品的性能與谷歌、微軟和RASA的同類(lèi)產(chǎn)品進(jìn)行了比較。除了 IBM Watson Assistant 之外，其他商業(yè)解決方案的性能取自 Arora 等公司進(jìn)行的 2020 基準(zhǔn)測(cè)試研究。IBM 在 IBM Watson Assistant 上運(yùn)行了與 Arora 等公司報(bào)告的相同的性能測(cè)試，目的是用于本分析。

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