我们很高兴举办一期 NLPStream 节目，专门介绍我们于 2023 年 2 月 23 日发布的新平台。expert.ai 平台旨在提供对语言的深入而准确的理解，它将一流的自然语言技术与完整、简单且强大的创作环境相结合，使自定义自然语言处理 (NLP) 应用程序的开发更快、更简单、更有效。所有特性和功能均利用了我们从数百个跨行业实际解决方案中磨练出的最佳实践以及我们在基于 AI 的 NL 领域的大量经验而设计。
将语言转化为数据以提高投资回报率和竞争优势
非结构化语言数据（例如，任何以语言形式呈现的业务文档，如报告、电子邮件、合同、索赔、客户互动、社交流等）的生成量不断增长。这些数据的多样性和复杂性需要先进的人工智能 (AI) 方法来解决企业规模的实际问题，从而创造价值。问题是，理解语言的能力是人工智能中最困难的挑战之一。
在能够帮助组织理解语言和管理非结构化数据的各种 AI 技术中，NLP 处于实现 AI 承诺的最前沿。根据 Forrester(1) 的调查，NLP 的好处几乎是立竿见影的，70% 的公司采用 AI 的数据和分析决策者表示他们希望使用自然语言技术。
从复杂的研究到博客和社交评论，我们的混合 NL 平台可以深入了解任 目标电话号码或电话营销数据 何商业文档，以便组织可以将其 AI 之旅从战术性使用发展到战略性使用先进的 NL 解决方案，从而增强处理语言数据的任何活动或流程。
为何选择混合人工智能？
数据和分析领导者经常将人工智能等同于机器学习，将自己限制在这种技术效果良好的用例中。机器学习可以很好地适用于特定的语言密集型应用程序。它通过寻找模式和得出推论来预测数据中的结论。但如果 谁是推荐人以及他们在 数据有限或有偏见和不准确，它就无法提供良好的结果，因为它的结论会带来偏见和不准确性。
基于知识（或符号 AI）的方法则依靠知识图谱来嵌入知识，其方式类似于我们构建和构建自己的知识。例如，expert.ai 知识图谱是由人类构建的，人类可以理解。这与纯机器学习系统的情况相反。
根据 Gartner(2) 的说法，通过混合 AI（或复合 AI）方法，组织可以超越机器学习，更准确、更有效地解决更广泛的业务问题。这就是混合 AI 成为 NLP 越来越流行的方法的原因，根据 Forrester 的说法，它为 NLP 应用程序提供了最佳结果：“底线：如果你想鱼与熊掌兼得——拥有一个适合未来、适应性强的 NLP 解决方案，它开箱即用，只需要适度的支持，并且可以不断学习和自我改进——寻找基于混合 AI 的 NLP 解决方案”。(3)
平台有哪些新功能——2023 年冬季版本？
随着Winter 平台版本的发布，我们继续履行承诺，为客户和合作伙 购买电子邮件列表 伴提供成功解决和扩展 NLP 项目所需的所有功能和工具。我们平台 Winter 版本的新功能包括：
- 扩展内部部署选a项；
- 通过第三方知识源和标准化库的集成增强分类管理；
- 与行业垂直分类法、业务分类法和专业领域特定分类法 WAND 的主要来源进行集成，以扩展对新行业和流程分类法的开箱即用访问权限；
- Swagger UI——使用熟悉的 Swagger 界面，开发人员可以使用可视化文档与 expert.ai API 进行交互，从而轻松实现后端实现和客户端使用；
- 知识图谱导航——知识模型的定制导航，以快速识别相关概念和连接的强度。
加入我们的 NLP Stream 以了解有关新 expert.ai 平台版本的更多信息！