Einführung
Watson Natural Language Understanding (NLU) ist ein KI-Service von IBM, der Deep Learning nutzt, um Bedeutungen und Metadaten aus unstrukturierten Textdaten zu extrahieren. Mit Watson NLU können Unternehmen ihre Daten besser verstehen und umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit gewinnen.
Funktionen
Watson NLU bietet eine Vielzahl von Funktionen, um Metadaten aus Texten zu extrahieren, darunter:
- Entities: Erkennung von Personen, Orten, Ereignissen und anderen Definitionseinheiten
- Categories: Kategorisierung von Daten mit granularer Differenzierung anhand einer fünfstufigen Klassifizierungshierarchie
- Classifications: Textklassifizierung mit unternehmensspezifischen Kennzeichnungen
- Concepts: Identifizierung übergeordneter Begriffe
- Emotions: Extraktion von Emotionen wie Freude, Wut, Traurigkeit und Angst
- Sentiment: Analyse der Stimmung gegenüber bestimmten Zielausdrücken oder dem Dokument insgesamt
- Relations: Analyse der Beziehung zwischen zwei Definitionseinheiten
- Metadata: Schnelle Extraktion von Informationen aus einem Dokument, wie Verfasser, Titel, Bilder und Veröffentlichungsdaten
- Semantic Roles: Analyse von Sätzen in Form Subjekt-Aktion-Objekt
Vorteile
Watson NLU bietet Unternehmen eine Vielzahl von Vorteilen, darunter:
- Kosteneinsparungen: Ersparnisse in Höhe von 6,13 Millionen USD innerhalb von drei Jahren
- Zeitersparnis: 50% Zeitersparnis bei Aufgaben rund um die Informationsbeschaffung
- Umsatzsteigerung: 5% Steigerung des Jahresumsatzes
Anwendungsbereiche
Watson NLU kann in verschiedenen Anwendungsbereichen eingesetzt werden, darunter:
- Textanalyse: Gewinnung umsetzbarer Erkenntnisse in Echtzeit
- Domänenspezifische Anpassung: Trainieren von Watson mit unternehmensspezifischen Textdaten
- Ortsunabhängige Bereitstellung: Bereitstellung von Watson NLU hinter Ihrer Firewall oder in einer beliebigen Cloud
Ressourcen
Für weitere Informationen und Ressourcen zu Watson NLU empfehlen wir:
- IBM API-Dokumentation: Erfahren Sie, wie Sie verschiedene Analysefunktionen nutzen können
- ml5.js: Ein Javascript-Framework für Machine Learning
- Awesome NLP: Eine Zusammenstellung von Ressourcen für NLP
- Runway ML: Eine Desktop-App für Machine Learning
Projektbeispiele
Einige Beispiele für Projekte, die mit Watson NLU umgesetzt werden können, sind:
- Compromise.cool: Eine Open-Source-Javascript-Bibliothek für NLP-Tools
- Google Voice Kit: Ein DIY-Kit für die Erstellung von Vocal-Assistenten
- AIpod: Eine musikalische Umsetzung von Forschungspapieren
Wir hoffen, dass dieser Artikel Ihnen einen Überblick über die Funktionen und Vorteile von Watson Natural Language Understanding gegeben hat.
