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Descripción de la plataforma expert.ai

Expert.ai proporciona una plataforma de procesamiento del lenguaje natural desarrollada para abordar la particular complejidad de los datos del lenguaje no estructurado. Para ello, emplea un modelo híbrido que combina técnicas de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial aplicada a la gestión del conocimiento para ayudar a entender el contexto, el significado y las relaciones lingüísticas. Esto permite transformar el lenguaje en datos con los que mejorar las aplicaciones o los procesos de negocio.

Herramientas de datos lingüísticos

La plataforma expert.ai simplifica las operaciones gestionando de forma integral el flujo de tratamiento del lenguaje natural con el apoyo de funciones de anotación, etiquetado, entrenamiento de modelos, pruebas y coordinación de los flujos de trabajo. Esto genera resultados con los máximos niveles de precisión y fiabilidad.

 

Las principales herramientas de datos lingüísticos incluyen:

  • Gestión del corpus de documentos: proporciona un sencillo panel de datos para explorar la documentación y efectuar búsquedas por palabras clave, lemas, entidades nominales y elementos clave.
  • Gestión de grafos de conocimiento: los grafos de conocimiento son herramientas listas para usar y fáciles de personalizar que contienen una representación de todos los procesos y dominios con todos los términos necesarios para entender el lenguaje, obtener una visión más clara del negocio y conseguir resultados de alta calidad. Descubre más sobre el grafo de conocimiento.
  • Anotación colaborativa: una forma fácil de preparar los datos con herramientas para introducir etiquetas y anotaciones en colaboración. Descubre más sobre la anotación colaborativa.
  • Gestión de taxonomías: expert.ai ofrece una solución única e integral para aumentar la productividad y la reutilización de los modelos a la hora de crear taxonomías del contenido y grafos de conocimiento para toda la organización. Más información sobre la gestión de taxonomías de expert.ai.
  • Gestión de flujos de trabajo basados en el lenguaje natural: es posible construir múltiples canales de procesamiento del lenguaje (NLP) combinando en un mismo flujo de trabajo modelos de ML, lógica personalizada o paquetes de análisis textual desarrollados a medida en expert.ai Studio.
  • Panel de datos de experimentos: el uso de experimentos permite medir Verdaderos Positivos, Falsos Positivos, Falsos Negativos, Precisión, Exhaustividad y valores de F1 utilizando prácticos paneles de datos y herramientas de comparación para entender las regresiones y las mejoras de las métricas.
  • Expert.ai Studio: entorno de desarrollo integrado (IDE) basado en Windows especialmente diseñado para crear modelos de análisis textual basados en la inteligencia artificial que aprovechen las capacidades cognitivas de la plataforma expert.ai. Descubre más sobre expert.ai Studio.

Procesamiento inteligente de documentos

El acceso a la información es crucial para crear flujos de trabajo eficientes e imprescindible para acelerar y automatizar adecuadamente los procesos. El procesamiento inteligente de datos convierte los activos de texto en datos y proporciona capacidad para encontrar texto, clasificarlo y extraer datos lingüísticos no estructurados contenidos en documentos pdf, html, MS Word, etc.

Principales ventajas del procesamiento inteligente de documentos:

  • Eliminación del trabajo manual de alimentación, depuración y validación de datos.
  • Importación de archivos de texto y formatos estándar (p. ej. pdf, html, etc.).
  • Detección de documentos en inglés, español, italiano, alemán y francés.
  • Indexación y organización sin necesidad de ordenar previamente los documentos.
  • Automatización de la codificación de textos y la conversión al código UTF-8.

Inteligencia artificial híbrida

La plataforma expert.ai se basa en el principio de que ninguna técnica de inteligencia artificial aplicada al lenguaje basta por sí sola para todos los proyectos. Las empresas necesitan la flexibilidad de un modelo híbrido que integre inteligencia artificial simbólica y técnicas de aprendizaje automático a fin de alcanzar las métricas imprescindibles para conseguir el éxito en cada caso de uso: la explicabilidad, la escalabilidad y la precisión, entre otras.

Principales ventajas del modelo de IA híbrida:

  • Útil en situaciones en las que se dispone de pocos datos de entrenamiento del modelo.
  • Más rentable y eficiente energéticamente que el aprendizaje automático puro o las redes neuronales.
  • Más explicable y predecible por diseño.
  • Mejora los resultados introduciendo el factor humano en el proceso de aprendizaje (modelo HITL).
  • Fácil configuración de los elementos simbólicos y los hiperparámetros del modelo ML para obtener el máximo rendimiento del proceso mediante el uso de AutoML.
  • Ahorro de tiempo gracias a la rápida reutilización y creación de versiones de losexpert.ai/…/expertai-Platform-Product-Brief.pdf modelos de ML.

Descubre por qué la IA híbrida es el mejor modelo para proyectos de análisis textual.

Modelos de conocimiento por dominios

Manejar bien el lenguaje es difícil. Dar sentido a la jerga propia de cada sector o a la terminología de los productos de una empresa aún lo es más. Para que las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) funcionen, deben ser capaces de resolver la ambigüedad de los textos. Y lo más importante, deben hacerlo utilizando únicamente el conocimiento y el contexto obtenidos de la fuente original del texto. Las bases de conocimiento basadas en dominios identifican el conocimiento que los algoritmos de NLP necesitan para interpretar correctamente el texto dentro de cada dominio. Expert.ai cuenta con más de 30 años de experiencia en el desarrollo de soluciones de lenguaje natural para el sector asegurador, el sector tecnológico, los servicios financieros y los medios de comunicación.  La plataforma expert.ai aprovecha esta experiencia para ayudar a las empresas a “incorporar la inteligencia desde el principio” mediante sencillos flujos de trabajo que aceleran el desarrollo de soluciones de procesamiento del lenguaje natural explicables y hechas a medida. Es posible incorporar inteligencia al comienzo de los flujos de trabajo aprovechando las taxonomías y ontologías ya existentes en la propia solución. Esto incluye:

  • Temas para la extracción de datos, por ejemplo, lugares, empresas, geografías, organizaciones, emociones, delitos y códigos médicos de clasificación.
  • Ontologías que muestran las propiedades y relaciones entre conceptos y categorías para aseguradoras, entidades financieras y medios de comunicación.

Más información sobre los modelos de conocimiento por dominios.

API expert.ai NL

La API Expert.ai NL ofrece un conjunto completo de funciones de análisis del lenguaje para ayudar a los desarrolladores y científicos de datos a crear rápidamente aplicaciones de procesamiento del lenguaje natural (NLP) que ofrezcan una comprensión profunda del lenguaje con una precisión superior. La API NL de Expert.ai ofrece soporte multilingüe para:

  • Resolver ambigüedades en el texto.
  • Extraer frases clave.
  • Reconocer entidades con nombre y las relaciones entre conceptos.
  • Determinar el sentimiento.
  • Categorizar documentos con taxonomías incrustadas.

Utilice la API NL por sí sola o incorpórela fácilmente a sus procesos de IA existentes para aumentar la productividad, reducir los costes de desarrollo y optimizar la comprensión del texto gracias a la precisión de expert.ai.