IBM Watson Discovery

IBMの新しい光学文字認識（OCR）は、不規則なフォント、不十分な解像度、モバイル・キャプチャーの質の悪い照明、さらには色や背景のばらつきなど、最適とは言えない条件下でも、文書から重要な洞察をより多く抽出できるよう、より高い文字精度と検出の再現性を提供します。

従来型のエンタープライズ・サーチ・エンジンは、キーワード検索を実行して文書へのリンクをエンド・ユーザーに提供します。しかし、Watson Discoveryを使用すると、キーワード検索だけでなく、ファセット検索を使用して文書内を確信を持ってナビゲートし、必要な関連情報を取得できます。このプラットフォームの設計により、必要な情報に簡単にアクセスでき、JSON出力を介して下流の自動化機能に送信できます。

このプラットフォームのすぐに使えるNLPの強化には、エンティティー抽出、感性分析、感情分析、キーワード抽出、カテゴリー分類、コンセプトのタグ付けなどが含まれます。

IBM Watson Discoveryは、Watsonの自然言語処理（NLP）の基盤モデルを使用して、テキストの高度な処理と理解を実現し、ビジネス文書から情報と洞察を正確に抽出し、プロセスを加速して、洞察を生成します。

カスタム・エンティティー・タイプを定義し、エンティティーへの言及に注釈を付けて、アクティブ・ラーニング手法を使用して教師ありエンティティーの認識モデルを反復的に学習させ、トレーニングを加速します。