이 신기술들은 IBM 리서치 연구소에서 복잡한 주제로 인간과 토론할 수 있도록 개발한 AI 시스템 ‘프로젝트 디베이터(Project Debater)’의 핵심 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 상용화한 것이다.
이 기술 중의 하나인 ‘어드밴스드 센티멘트 애널리시스(Advanced Sentiment Analysis)’ 기술은 관용어나 구어적 표현을 식별하고 분석할 수 있다. ‘그다지 쓸모 있지 않다(hardly helpful)’ 또는 ‘몹시 난처하다(hot under the collar)’와 같은 표현은 알고리즘으로 파악하기 어렵기 때문에 AI 시스템에게는 넘기 힘든 산과 같았다.
왓슨 API로 제공되는 기술을 통해 기업은 이런 구어적 표현이 포함된 언어 데이터까지 분석이 가능해졌고, 이런 표현들이 사용되는 비즈니스 운영 전반에 대해 보다 전체적인 이해가 가능해졌다. 아울러 IBM은 PDF, 계약서 등 각종 비즈니스 문서를 이해하는 기술도 AI 모델에 추가할 예정이다.
IBM 데이터 및 AI 총괄 롭 토마스 사장은 “언어는 정보를 위한 도구일 뿐만 아니라 사상과 의견을 표현하는 수단”이라며, “이 기술들을 통해 기업들은 인간의 언어에서 더 많은 것을 파악, 분석, 이해할 수 있게 되고, 데이터에 담긴 지식을 활용하는 방법에 있어서도 진일보하게 되었다”라고 말했다.
IBM은 고객이 비즈니스에서 자연어를 보다 잘 활용할 수 있도록 올 한 해 동안 프로젝트 디베이터의 ▲어드밴스드 센티멘트 애널리시스(Advanced Sentiment Analysis) ▲써머라이제이션(Summarization) ▲어드밴스드 토픽 클러스터링(Advanced Topic Clustering)과 같은 기술들을 IBM 왓슨에 통합하는 작업을 진행시킬 것이라고 밝혔다.
IBM은 관용어와 같은 복잡한 언어 구조를 더 효과적으로 식별하고 이해하도록 정서 분석을 강화했다. 이 기술은 이달 중에 ‘IBM 왓슨 내추럴 랭귀지 언더스탠딩(Watson Natural Language Understanding)’에 통합될 예정이다. 또한, 고객들이 조달 계약과 같은 비즈니스 문서에서 사용하는 조항들을 보다 쉽게 분류할 수 있는 AI 모델을 만들 수 있도록 새로운 분류 기술을 발표했는데, 이 기술은 프로젝트 디베이터의 딥러닝 기반 분류 기술을 기반으로 수백 개의 샘플만을 학습해 새로운 조항과 문구를 빠르고 쉽게 구분하고 분류할 수 있다. 이 기술은 올해 말 ‘IBM 왓슨 디스커버리(Watson Discovery)’에 추가될 예정이다.
써머라이제이션 기술은 다양한 출처로부터 문자 데이터를 가져와 특정 주제에 관한 말과 글을 요약하여 사용자에게 제공한다. 올해 그래미 시상식에서 이 기술의 초기 버전을 활용해 1,800만 개가 넘는 기사, 블로그 및 약력을 분석, 수백 명의 그래미 아티스트 및 유명 인사에 대한 간단한 정보를 제공했다. 이 기술 또한 연말에 ‘IBM 왓슨 내추럴 랭귀지 언더스탠딩(Watson Natural Language Understanding, 자연어 이해)’에 통합될 예정이다.
프로젝트 디베이터에서 얻은 인사이트로부터 탄생한 새로운 토픽 클러스터링 기술은 사용자가 수집되는 데이터를 무리지어(cluster) 관련 정보의 유의미한 ‘토픽’을 생성한 다음 분석할 수 있게 한다. 올해 후반에 ‘IBM 왓슨 디스커버리(Watson Discovery)’에 통합될 이 기술은 분야별 전문가가 특정 비즈니스 또는 업종(예: 보험, 의료, 제조)의 언어를 반영하도록 토픽을 맞춤화하고 정밀 튜닝하는 것을 가능하게 한다.
IBM은 주로 IBM 리서치 연구소에서 개발한 자연어 처리 기술을 IBM 왓슨 제품을 통해 상용화하고 있는데, 문서 해독을 위한 ‘IBM 왓슨 디스커버리(Watson Discovery)’, 가상 에이전트인 ‘IBM 왓슨 어시스턴트(Watson Assistant)’, 고급 정서 분석용 ‘IBM 왓슨 내추럴 랭귀지 언더스탠딩(Watson Natural Language Understanding)’ 등이 여기에 포함된다. editor@itworld.co.kr
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