自然语言处理:一个未开发的人工智能工具创新?

创新的领导人正在寻求方法来有效地使用人工智能(AI)提取最大价值和利用数据的影响。勒克斯认为自然语言处理(NLP)和主题建模的人工智能工具的选择。这些工具有可能加速创新跨许多行业的前端,但仍未得到充分利用。根据Lux Research的新的白皮书”,提高创新的前端与人工智能和机器学习,“NLP可以改善过程包括技术绿化、竞争分析、微弱信号检测。

NLP可以支持快速分析大量的文本,这是大多数数据推动创新的生活。

“利用有效时,机器学习可以快速挖掘数据产生可行的见解,大大减少了时间进行综合分析。分析之前,采取周现在可以减少到天,”凯文说,博士,副总裁Lux Research的数码产品。

授予速度通过启用了NLP的综合性主题建模,从文本中提取重要的概念,同时消除人类与之关联的假设和偏见。“以前,调查阻碍了知识有限或偏见的主要调查员,两者都是使用机器学习时减轻。有益的技术或想法不太可能错过由于人类的一个错误的判断,“看到解释道。

有许多相关的应用程序中使用机器学习利用速度和全面性创新。绿化是用来建立一个分类,定义了关键领域创新的趋势在一个特定的主题。概念相似性可以一块内容,找到其他相关文章、专利、加速创新过程或消息。主题建模也可以用于竞争组合分析时应用于一个公司,而不是一个技术,或用于微弱信号检测应用于大型数据集新闻或Twitter。

当定义一个成功的人工智能和机器学习策略,有一些要点需要考虑,包括是否你会购买或建造你的技术,你将使用什么数据源,以及你将如何利用专家来定义和解释数据。也很重要的文化适应接受这些工具,以便人力资源价值看到他们作为一种资产他们的技能,而不是竞争。“人工智能和机器学习的信心和速度带来的决策过程是使创新发生的速度比以往任何时候都更迅速,但不认为这意味着人类不再需要,“看到补充道。人们仍需要定义分析的起点,标签的主题,从收集的数据中提取的见解。“显然,人类和机器之间的合作可以产生更好的结果,受益所有参与,“继续。