Presentamos IBM Watson NLP Library for Embed, una biblioteca contenerizada para que los socios de IBM integren en sus soluciones una potente IA en lenguaje natural. Combina lo mejor del código abierto y los algoritmos de NLP de IBM® Research para ofrecer capacidades superiores de IA accesibles para los desarrolladores y que estos pueden integrar en sus aplicaciones en el entorno que elijan. Se presenta a los socios como IA integrable, la primera cartera de software en su clase que ofrece la mejor IA de IBM.
Acelere el crecimiento de su negocio e innove con IBM. Asóciese con nosotros para ofrecer soluciones mejoradas con IA integrada y así atender mejor las necesidades de los clientes.
Analice el sentimiento en una escala positiva, negativa y neutra para determinar si un cliente está satisfecho o insatisfecho, determinar el motivo y encontrar momentos concretos en los que cambió el sentimiento.
Detecta la ira, el asco, el miedo, la alegría o la tristeza que se transmiten en el contenido o por el contexto en torno a las frases objetivo especificadas en el parámetro de objetivos.
Analice y clasifique el texto deseado mediante un clasificador de etiquetas personalizado entrenado en watsonx Studio.
Detecte, extraiga, prepare y redacte información de identificación personal, o clasifique menciones de entidades a partir de datos de texto sin procesar.
Extraiga todas las menciones de palabras clave, frases y expresiones de la entrada de texto.
Extraiga del texto las relaciones semánticas que suelen darse entre dos o más entidades.
Extraiga conceptos de interés a los que se haga referencia o alusión y reúna palabras y frases en grupos semánticamente similares.
Casos de Uso
Natural Language Processing for Embed
250 000 llamadas de API al mes
USD 125 al mes
Acelere el crecimiento de su negocio como Independent Software Vendor (ISV) innovando con IBM. Asóciese con nosotros para ofrecer soluciones comerciales mejoradas integradas con IA para abordar mejor las necesidades de los clientes.
Cree soluciones basadas en IA más rápido con la IA integrable de IBM
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.
CrushBank permite a los empleados del help desk a encontrar rápidamente la información más relevante para resolver los problemas de los clientes, lo que aumenta la productividad y la satisfacción de estos.
LegalMation utiliza el procesamiento de lenguaje natural para ayudar a los equipos jurídicos a redactar en cuestión de minutos trabajos de alta calidad sobre litigios, liberando así tiempo y recursos para servicios de más alto nivel.
The watsonx Natural Language Processing (NLP) Library for Embed proporciona funciones de procesamiento de lenguaje natural para el análisis sintáctico y modelos preentrenados para una amplia variedad de tareas de procesamiento de texto, en una biblioteca totalmente integrable.
Conozca la cartera de IA integrable de IBM para ISV para aprender más sobre cómo elegir el factor de forma de IA adecuado para su solución comercial.
Explore los temas relacionados con la IA integrable en el sitio para desarrolladores de IBM. Lea artículos y blogs, tome cursos y únase a proyectos abiertos en una vibrante comunidad de expertos.
Visite la comunidad de IBM, donde encontrará debates, bibliotecas, blogs y mucho más sobre temas relacionados con los datos y la IA.
Notas de pie de página
1"Improving Watson NLP performance in IBM products through Intel Optimizations", (nota técnica de IBM Research, octubre de 2022)