[11/11/2021] IBM ha anunciado las nuevas mejoras de procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) previstas para IBM Watson Discovery. Según lo señalado, estas actualizaciones están diseñadas para ayudar a los usuarios empresariales de sectores como los servicios financieros, los seguros y los servicios jurídicos a mejorar la atención al cliente y acelerar los procesos empresariales descubriendo conocimientos y sintetizando información a partir de documentos complejos.
"Las empresas recurren cada vez más a la NLP y al aprendizaje automático para que les ayuden a examinar los crecientes volúmenes de documentos y conjuntos de datos en una amplia gama de formatos. Al aplicar la IA para obtener información sobre los documentos, los usuarios empresariales pueden reducir el tiempo de investigación y ayudar a sus empleados a tomar decisiones más basadas en hechos durante tareas complejas y sensibles al tiempo, como la tramitación de reclamaciones de seguros, la realización de análisis financieros y la revisión de acuerdos o contratos legales”, sostuvo Daniel Hernández, director general de Datos e IA de IBM.
IBM Watson Discovery incluye ahora una nueva función avanzada de creación de patrones en fase beta desarrollada en IBM Research para ayudar a los usuarios a identificar rápidamente patrones de texto específicos de la empresa dentro de sus documentos.
El ejecutivo indicó que las nuevas funciones previstas que IBM ha anunciado están diseñadas para facilitar a los usuarios de Watson Discovery la personalización rápida de los modelos de NLP subyacentes en el lenguaje exclusivo de su negocio. "A partir de los avances en PNL desarrollados por IBM Research, los usuarios empresariales pueden entrenar a Watson Discovery para que les ayude a leer, comprender y sacar a la luz conocimientos más precisos a partir de grandes conjuntos de documentos complejos y específicos del sector, incluso si no tienen grandes conocimientos de ciencia de datos”, sostuvo Hernández, destacando las nuevas características:
- Comprensión de la estructura de los documentos preentrenada: La función Smart Document Understanding de Watson Discovery, disponible ahora en los planes Plus, Enterprise y Premium, incluye un nuevo modelo preentrenado que está diseñado para comprender automáticamente la estructura visual y el diseño de un documento, sin necesidad de formación adicional por parte de un desarrollador o científico de datos. Esto ayuda a los usuarios a encontrar rápidamente respuestas que antes estaban ocultas o eran difíciles de encontrar, como el texto en estructuras de tablas o imágenes complejas.
- Detección automática de patrones de texto: IBM ha lanzado una nueva función de creación de patrones avanzados en fase beta en los planes Plus, Premium y Enterprise que está diseñada para ayudar a los usuarios a identificar rápidamente patrones de texto específicos de la empresa dentro de sus documentos. "Esto es clave para tareas como el análisis de cantidades masivas de contratos o informes financieros, que pueden reportar el mismo tipo de información, como un aumento o disminución de los ingresos, en diferentes formatos o utilizando diferentes frases. Desarrollado por IBM Research, ayuda a proporcionar formas eficientes de etiquetar datos y entrenar modelos. Está diseñado para empezar a aprender los patrones de texto subyacentes a partir de tan solo dos ejemplos y, a continuación, perfeccionar el patrón en función de los comentarios del usuario. Esto ayuda a los usuarios a entrenar más rápidamente un modelo sin necesidad de realizar tareas manuales que requieren mucho tiempo, como la definición de reglas y expresiones”, explicó Hernández.
- Capacidades avanzadas de personalización de PNL: El entrenamiento de los modelos de NLP para identificar palabras y frases altamente personalizadas y específicas de la empresa -por ejemplo, los formularios de reclamaciones de seguros pueden incluir motivos específicos de reclamaciones o productos afectados- es una tarea que lleva mucho tiempo y que requiere una importante preparación de datos, etiquetado y orquestación. "Los modelos entrenados en conjuntos de datos genéricos a menudo no consiguen recuperar la información correcta. Con una nueva función de extractor de entidades personalizado, ya disponible en versión beta para los usuarios de Watson Discovery Premium, IBM está simplificando este proceso reduciendo el esfuerzo de preparación de datos, simplificando el etiquetado con capacidades de aprendizaje activo y anotación masiva, y permitiendo un despliegue sencillo de modelos que puede acelerar el tiempo de entrenamiento”, anotó el ejecutivo.
Hernández indicó que las actualizaciones previstas que se han anunciado forman parte de una serie de desarrollos procedentes de IBM Research. "Por ejemplo, la búsqueda de respuestas se ha generalizado recientemente en Watson Discovery y en la habilidad de búsqueda de Watson Assistant. Está diseñada para ayudar a los profesionales y clientes ocupados a identificar las ideas precisas que necesitan”, finalizó.