O serviço de IA em linguagem natural para análises avançadas de texto
Aproveite melhor seus dados de texto
O IBM Watson Natural Language Understanding utiliza deep learning para extrair o significado e metadados de dados de texto não estruturados. Conheça seus dados usando a análise de texto para extrair categorias, classificações, entidades, palavras-chave, sentimentos, emoções, relações e sintaxe.
Estudo de caso
A Mushi Lab criou o Clearscope para analisar conteúdo de alta performance e identificar recomendações práticas, resultando em um crescimento de receita de 15% por mês.
Como funciona a precificação do NLU
O IBM Watson Natural Language Understanding é uma oferta dentro da IBM Cloud.
Para detalhes sobre a precificação do Natural Language Understanding, consulte a tabela a seguir.Para informações adicionais sobre nossos modelos de precificação mais amplos e nossas abordagens, visite nossa visão geral de preços da IBM Cloud.
Por favor, visite nossa calculadora de preços aqui, que fornece uma estimativa dos seus custos com base no número de modelos personalizados e itens do NLU por mês.
IBM Watson NLP Library for Embed, alimentada por processadores Intel e otimizada com ferramentas de software Intel, utiliza técnicas de aprendizado profundo para extrair significado e metadados de dados não estruturados.
A integração das ferramentas OneAPI da Intel e da IBM Watson’s NLP Library pode acelerar o desempenho de várias tarefas de NLP, incluindo análise de sentimento, modelagem de tópicos, named entity recognition, extração de palavras-chave, classificação de texto, categorização de entidades e incorporações de palavras.
Uma visão geral rápida da integração do IBM Watson NLU e aceleradores em infraestrutura baseada em Intel Xeon, com links para vários recursos.
Recursos
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Aplique o processamento de linguagem natural para descobrir insights e respostas de forma mais rápida melhorando os fluxos de trabalho operacionais.
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Notas de rodapé
1 “Improving Watson NLP performance in IBM products through Intel Optimizations”, (Nota técnica da IBM Research: outubro de 2022).