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Verarbeitung natürlicher Sprache
IBM Watson-Lösungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und Informatik, das sich auf die Tokenisierung von Daten konzentriert – das Zerlegen der menschlichen Sprache in ihre elementaren Teile. Durch die Kombination von Computerlinguistik mit statistischen Techniken des maschinellen Lernens und Deep-Learning-Modellen ermöglicht NLP Computern, menschliche Sprache in Form von Text- oder Sprachdaten zu verarbeiten. Lemmatisierung und Wortartkennzeichnung ermöglichen ein tiefgehendes Verständnis der Sprache, das auch den Kontext und die Absicht und Stimmung des Sprechers oder Autors umfasst.
watsonx macht komplexe NLP-Technologie auch für Mitarbeiter zugänglich, die keine Datenwissenschaftler sind. Unser KI-Produktportfolio ist für technisch nicht versierte Benutzer konzipiert, um Ihrem Unternehmen dabei zu helfen, Geschäftsabläufe auf einfache Weise zu rationalisieren, die Mitarbeiterproduktivität zu steigern und geschäftskritische Geschäftsprozesse zu vereinfachen.
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Der Vorteil von NLP
Ein Öl- und Gasunternehmen erzielt eine Zeitersparnis im Wert von 10 Millionen US-Dollar, indem es die KI-gestützte Suche und den Durchsatzabruf nutzt, um Erkenntnisse zugänglicher zu machen.
Ein Versicherungsunternehmen nutzte Modelle natürlicher Sprache, um die Textdatenanalyse um 90 % zu reduzieren.
Anwaltskanzleien steigern ihre Produktivität um das Vierfache und erzielen 30 % mehr Umsatz.
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Ausgewählte Produkte
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Nutzen Sie die Möglichkeiten dieses Toolkits für natürliche Sprache und analysieren Sie Text in Big Data in Formaten wie HTML, Webseiten, sozialen Medien und mehr.
Wenden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache an, um schneller zu Erkenntnissen und Antworten zu gelangen und so Ihre operativen Workflows zu verbessern.
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Nutzen Sie die Dienste in der IBM Cloud, um in einer vorhandenen Anwendung oder in watsonx Assistant geschriebenen Text in einer Vielzahl von Sprachen und Stimmen natürlich klingend zu übersetzen.
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Neuigkeiten und Ressourcen
Schauen Sie sich die NLP-Konzepte näher an.
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Fußnoten
1 Preserving institutional wisdom, ibm.com, 2021.
2 Junko Kato, ibm.com, 2021.
3 Karla Capela Morais, ibm.com, 2021.