El servicio de IA con lenguaje natural para analytics de texto avanzado
IBM Watson Natural Language Understanding utiliza el aprendizaje profundo para extraer significado y metadatos de datos de texto no estructurados. Profundice en sus datos con analytics de texto para extraer categorías, clasificaciones, entidades, palabras clave, opiniones, emociones, relaciones y sintaxis.
Mushi Lab creó Clearscope para analizar contenido de alto rendimiento e identificar recomendaciones prácticas, lo que redundó en un crecimiento de ingresos del 15 % mes a mes.
IBM Watson Natural Language Understanding es una solución dentro de IBM Cloud.
Para obtener precios detallados de Natural Language Understanding, consulte la siguiente tabla. Para obtener más información sobre nuestros modelos de precios y enfoques más amplios, visite la Descripción general de precios de IBM Cloud.
Visite nuestra calculadora de precios aquí, la cual brinda una estimación de sus costos en función de la cantidad de modelos personalizados y elementos de NLU al mes.
IBM Watson NLP Library for Embed, impulsada por procesadores Intel y optimizada con herramientas de software Intel, utiliza técnicas de aprendizaje profundo para extraer significado y metadatos de datos no estructurados.
La integración de OneAPI de Intel e IBM Watson NLP Library puede acelerar el rendimiento de varias tareas de NLP, como el análisis de opiniones, el modelado de temas, el reconocimiento de entidades nombradas, la extracción de palabras clave, la clasificación de texto, la categorización de entidades y la incrustación de palabras.
Una descripción general rápida de la integración de IBM Watson NLU y los aceleradores en la infraestructura basada en Intel Xeon con enlaces a varios recursos.
Infunda una potente IA de lenguaje natural en aplicaciones comerciales.
Aplique el procesamiento del lenguaje natural para descubrir conocimientos y respuestas más rápido, mejorando los flujos de trabajo operativos.
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1 "Improving Watson NLP performance in IBM products through Intel Optimizations," (nota técnica de IBM Research: octubre de 2022).