Expert.ai annonce la sortie de nouvelles fonctionnalités pour sa plateforme de langage naturel (NL) améliorant la prise en charge du flux de travail du traitement du langage naturel (NLP). En employant une approche hybride qui combine des techniques NL u y compris l'apprentissage automatique et l'IA symbolique basée sur la connaissance u la plateforme expert.ai tire le meilleur parti des données non structurées, comme le texte dans les documents, les applications et les outils, pour permettre aux organisations de créer de nouveaux modèles commerciaux, d'accélérer le temps de valorisation et d'optimiser les processus. La compréhension de textes en langage naturel est devenue l'une des capacités d'IA les plus répandues au sein des organisations.

Le NLP n'est plus considéré comme expérimental, mais comme une technologie cruciale pour créer un ROI tangible et obtenir un avantage concurrentiel, et le NL hybride devient l'approche de facto pour optimiser les résultats. Selon Forrester*, "l'IA hybride donne les meilleurs résultats pour les applications NLP. Les connaissances humaines restent essentielles pour de nombreux cas d'utilisation, y compris l'utilisation efficace du traitement du langage naturel (NLP)." La plateforme NL hybride d'Expert.ai analyse et comprend les données linguistiques non structurées dans des domaines verticaux pour accélérer l'impact commercial.

L'expérience de centaines de clients dans les domaines verticaux de l'assurance, des services financiers, des sciences de la vie/de la pharmacie, des soins de santé et de l'édition et des médias utilise le NL pour créer un avantage concurrentiel grâce à des données linguistiques sous-évaluées au sein de leurs entreprises. L'amélioration des options de déploiement sur site et la gestion des taxonomies figurent parmi les principales mises à jour. Déploiement (installation sur site) : Avec la plateforme expert.ai, les entreprises peuvent accélérer leurs initiatives d'IA tout en gérant entièrement les performances, la sécurité et l'évolutivité de leurs données et de leur infrastructure.

La nouvelle version permet également d'utiliser Kubernetes (K8s) pour stocker les données principales sur site, mettre en œuvre des mesures de sécurité spécifiques ou se conformer à des exigences réglementaires particulières tout en accédant aux dernières mises à jour pour rester à jour. Taxonomie : La nouvelle version de la plateforme propose la possibilité d'ajouter des sources de connaissances externes tierces pour mettre en production plus rapidement les applications NL avec des niveaux de précision commerciale plus élevés. Les sources de connaissances tierces comprennent le système de langage médical unifié (UMLS) comme MeSH, ICD9 et ICD10 et des ressources spécifiques comme celles fournies par WAND Inc, la première source de taxonomies verticales industrielles, de taxonomies commerciales et de taxonomies spécifiques à un domaine de spécialité.

Les fonctionnalités supplémentaires comprennent : APIs : Les développeurs peuvent désormais interagir avec les API d'expert.ai à l'aide d'une documentation visuelle, ce qui facilite l'implémentation back-end et la consommation côté client. Les équipes de développement peuvent désormais visualiser et interagir avec les ressources API à l'aide d'une interface Swagger familière. Navigation des graphes de connaissances (KG) : Résultat : une navigation personnalisée des modèles de connaissances pour identifier rapidement la force des concepts et des connexions connexes.

Les utilisateurs de la plate-forme Expert.ai peuvent désormais naviguer dans tous les KG au sein de la plate-forme et en particulier : les différentes versions techniques des Knowledge Graphs ; les Knowledge Graphs pour les CPKs dans différents modèles ; les Knowledge Graphs qui font partie d'expériences exécutées dans l'environnement de création ; les CPKs des Knowledge Graphs dérivés de la construction d'un projet de l'éditeur de Knowledge Graph.