IBM® Watson Natural Language Understanding utiliza el aprendizaje profundo para extraer significado y metadatos de datos de texto no estructurados. Profundice en sus datos utilizando analytics de texto para extraer categorías, clasificaciones, entidades, palabras clave, opiniones, emociones, relaciones y sintaxis.
Natural Language Understanding es el mejor servicio de analytics de texto de su clase que se puede integrar en un canal de datos existente que admite 13 idiomas dependiendo de la característica. NLU se aloja en Dallas, Washington, DC, Fráncfort y Sídney.
Capacidades de NLU similares son parte de IBM® Watson NLP Library for Embed, una biblioteca contenerizada para que los socios de IBM la integren en sus aplicaciones comerciales.
6.13 millones USD en beneficios en tres años¹
Retorno de la inversión (ROI) del 383 % en tres años²
Reducción del 50 % del tiempo dedicado a tareas de recopilación de información³
5 % de aumento anual en ingresos³
capacite a Watson para que comprenda el lenguaje de su negocio y extraiga insights personalizados con Watson Knowledge Studio.
Obtenga insights prácticos en tiempo real para proporcionar a sus empleados las herramientas necesarias para extraer metadatos y patrones a partir de grandes volúmenes de datos.
Despliegue Watson Natural Language Understanding detrás de sus cortafuegos o en cualquier nube.
Detecte personas, lugares, sucesos y otros tipos de entidades mencionadas en su contenido aprovechando las capacidades que ofrecemos listas para usar.
Categorice sus datos utilizando una clasificación jerárquica con cinco niveles de granularidad.
Clasifique el texto con etiquetas personalizadas para automatizar flujos de trabajo, extraer insights y mejorar la búsqueda y el descubrimiento.
Identifique conceptos de alto nivel a los que no necesariamente se hace referencia directa en su contenido.
Extraiga emociones (alegría, ira, tristeza, miedo y otros sentimientos) transmitidas por frases específicas o por el documento en su totalidad.
Analice la opinión (positiva, negativa o neutral) en frases específicas y del documento en su totalidad.
Comprenda la relación entre dos entidades dentro de su contenido e identifique qué tipo de relación es.
Extraiga con rapidez información sobre un documento, como autor, título, imágenes y fechas de publicación.
Analice oraciones en forma de sujeto-acción-objeto e identifique entidades y palabras clave que son sujetos u objetos de una acción.
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.
El plan Lite es perpetuo para 30 000 elementos de NLU y un modelo personalizado por mes calendario. Una vez que alcance el límite de 30 000 elementos de NLU en un mes calendario, su instancia de NLU se suspenderá y se reactivará el primer día del siguiente mes calendario. Recomendamos el plan Lite para pruebas de concepto (PoC) y el plan Estándar para fines de producción de mayor uso.
El plan Estándar admite más de 5 millones de elementos al mes a partir de 0.003 USD por elemento. La versión Estándar incluye entidades personalizadas ilimitadas y modelos de relaciones entrenados con WKS por 800 USD y modelos de clasificación personalizados por 25 USD.
Acelere el crecimiento de su negocio como proveedor de software independiente (ISV) innovando con IBM. Asóciese con nosotros para ofrecer soluciones comerciales mejoradas integradas con IA para abordar mejor las necesidades de los clientes.
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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.
Interactúe con una demostración en vivo de IBM® Watson NLU.
Encuentre documentación sobre IBM® Watson Natural Language Understanding.
Conozca la documentación de la API sobre Watson NLU.
Conozca una colección de SDK que funcionan con las API REST de Watson.
Aprenda cómo empezar con la tecnología de procesamiento de lenguaje natural (PLN).
Profundice en cómo funciona la tecnología de procesamiento de lenguaje natural.
Conozca los resultados de un estudio independiente que explica el beneficio obtenido por los clientes que cuentan con Watson.
Aprenda a generar modelos personalizados con Watson Knowledge Studio.
Incorpore potente IA con lenguaje natural a aplicaciones comerciales con una biblioteca contenerizada diseñada para brindar mayor flexibilidad a los asociados de IBM
Aplique el procesamiento del lenguaje natural para descubrir conocimientos y respuestas más rápido, mejorando los flujos de trabajo operativos.
Atienda las solicitudes de los clientes a través de canales digitales y de voz. Guíe a los empleados a través de los procesos internos. Lo mejor de todo: permita que sus equipos se centren en un trabajo de mayor valor, todo mientras reduce los costos.
¹“The Total Economic Impact™ Of IBM Watson Natural Language Processing (NLP) Solutions”. (Forrester: 2021), 3.
²“The Total Economic Impact™ Of IBM Watson Natural Language Processing (NLP) Solutions”. (Forrester: 2021), 1.
³“The Total Economic Impact™ Of IBM Watson Natural Language Processing (NLP) Solutions”. (Forrester: 2021), 2.
4“Improving Watson NLP performance in IBM products through Intel Optimizations”. (nota técnica de IBM® Research: octubre de 2022)