数字推理走向认知CEO Tim Estes 谈文本知识和技术

认知 是下一个 计算范式，响应从设备形式扩展到企业的永远在线、超感知数据技术的需求。 认知计算是一种方法，而不是一种特定的能力。认知 通过应用类似人类的机器学习方法来辨别、评估和利用日常数据中的模式，从而模仿人类的感知、综合和推理能力。它很适合自动化文本、语音和图像处理以及动态人机交互。 认知 是下一个 计算范式，响应从设备形式扩展到企业的永远在线、超感知数据技术的需求。 认知计算是一种方法，而不是一种特定的能力。认知 通过应用类似人类的机器学习方法来辨别、评估和利用日常数据中的模式，从而模仿人类的感知、综合和推理能力。它很适合自动化文本、语音和图像处理以及动态人机交互。 更多阅读 中国会计准则委员会 CASB 帮助基于云的企业避免数据泄露 数据货币化正在改变信息技术就业市场的 7 种方式 对数据科学和数据分析师角色的需求不断增长 大数据如何改变海运业 利用数据发现您的商业模式中的缺点 IBM 擅长认知。

该公司最近对

的收购 只是该领域众多举措中的最新举措。此次收购将经过市场验证的文本和图像处理添加到IBM Watson 技术堆栈中，深度学习是一种机器学习形式，可以解决不同规模的特征。但 IBM 绝不是唯一一家将机器学习应用于自然语言理解的公司，也不是唯一打着认知计算旗号运营的公司。 是自然语言处 最新邮件数据库 理领域的创新者，更广泛地说，是认知计算领域的创新者。公司标语： 我们构建能够理解人类交流的软件——使用多种语言，跨越多个领域，并且规模巨大。我们帮助人们更清晰地看待世界，从而为人类带来积极的影响。 首席执行官初专注于军事/情报应用，近年来又专注于金融市场和临床医学。对这些领域的洞察需要综合来自不同来源的事实。上下文是关键。 该公司将其能力组合视为在复杂的世界中提供独特的解释优势，当你阅读蒂姆在我 3 月份进行的采访中的回应时你就会清楚这一点，为我最近的提供 材料文章。

去被认为是一家文

本分析公司。也许不再那么多了。 打电话面试—— 数字推理走向认知谈文本、知识和技术期支持的一个领域开始，文本分析。2014 年有哪些新鲜有趣的事情？ Tim Estes：文本分析已死，知识图谱万岁。 赛斯：有趣的陈述，两个部分。文本分析是怎么死的？ Tim：我说这话的部分原因是开玩笑：文本分 CY列表 析从未如此被需要过。事实上，将文本转换为结构化数据的过程现在已经商品化和碎片化了。作为组件业务，随着Attensity和Inxight的退出，纯玩的少了，已经没意思了。 我不认为Attensity的人们 知道他们已经退出，但无论如何，未满足的需求是什么以及如何通过知识图谱和其他技术满足需求？ 取代文本分析的是一种平台需求，关系数据库的对等体，将人类信号和语言转化为知识图谱。领先企业，尤其是金融机构提出的问题是，我们如何从大数据基础设施上的非结构化数据转变为可以提供我需要的应用程序的知识表示？这对企业来说是正确的，无论是 [他们已经实施] 内部部署模型（在大型银行或公司所需的 Hadoop 堆栈上运行，具有内部注释和知识还是具有 API 的云模型。