Компьютерная система IBM Watson основана на технологии DeepQA и предназначена для извлечения и анализа информации из текстов на естественном языке, а также для быстрого поиска ответов на вопросы. DeepQA основана на статистическом подходе в компьютерной лингвистике, то есть для построения когнитивных систем используются мощности вычислительной техники. Для подобных систем важно подбирать сложные и интересные тесты. Отличным вариантом оказалась телевикторина Jeopardy! (американский прообраз "Своей игры"). В докладе описан общий подход DeepQA к поиску ответа, а также разбираются несколько частных методов. Мы проследим за тем, как IBM Watson учился всё лучше отвечать на вопросы. В заключение обсудим возможности практического применения технологий DeepQA в бизнесе и социальной среде - в частности, обсудим последние результаты использования когнитивных систем в медицине.
- Ссылка на статью "Building Watson: An Overview of the DeepQA Project"
- Ссылка на статью "Элементарен ли Watson?"
- Ссылка на статью "My next book: IBM's Jeopardy mission"
- Ссылка на СПО проект "The Ephyra Question Answering System"
- Ссылка на список публикаций R&D-команды IBM Watson
- Ссылка на статью "How Many PlayStations Make A Watson?"
- Скачать статью "IBM"s PIQUANT II in TREC2004"
- Скачать статью "IBM"s PIQUANT in TREC2003"
- Скачать статью "A Comparison of Hard Filters and Soft Evidence for Answer Typing in Watson"
- Скачать статью "Labeling by Landscaping: Classifying Tokens in Context by Pruning and Decorating Trees"
- Скачать статью "PRISMATIC: Inducing Knowledge from a Large Scale Lexicalized Relation Resource"
- Скачать статью "Building Watson: An Overview of the DeepQA Project"
- Скачать статью "Towards the Open Advancement of Qiestion Answering Systems" (Постановка задачи)
- Скачать статью "Tools and Methods for Building Watson" (использованные методы и инструментарий)
- Скачать статью "Statistical Approaches to Question Answering in Watson"