先日、 人類が1日に生成するメッセージの数に関するファクトグラフィーをすでに引用しましたが、数十億のステートメントが完全に異なるソリューションとテクノロジーを必要とすることは明らかです。 「オールド」（ホラー、3〜5年経ち、すでに古い）アプローチとそれらを開発する人々は太陽の下で場所を求めて戦っています。 しかし...
典型的な例として、IBM Watson部門の最近の資料の翻訳を以下に示します。
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IBM Watsonはメッセージの感情的なトーンを認識できます
（ ソース ）
IBMの研究者が作成したIBM Watson Tone Analyzerは、メッセージを読み取り、そこに伝えられた感情を特定できるスーパーコンピューターアプリケーションです。
このタスクは、人間が自然に簡単に実行できるタスクの1つですが、原則として、正しい判断を下すには、コンピューターが「所有する」ものよりもはるかに多くの情報が必要です。
IBM Watson User Technologiesのエンジニアであり経験豊富な発明家であるRama Akkirajuはブログ投稿で次のように書いています。「コンピューターは、メッセージで伝えられる感情を十分正確に自動認識できますか？ 書面によるコミュニケーションで人々の感情的な調子を評価し改善するのを支援することは、人工知能と認知科学の分野で興味深いテストです。 IBM Watsonの助けを借りて、ついにこの質問に答えることができます。」
これはすべて、カーテンの後ろに男がまだいるかのように聞こえます。 しかし2013年に、 IBMの研究者がわずか200ツイートであなたのキャラクターを「解読」する方法を書きました。
メッセージの感情的なトーンは、作者によって見逃される、望ましくない、または不十分に開示されることがあります。 IBM Watson Tone Analyzerは既に実験ベースで提供されています。これは、書面によるコミュニケーションで感情的なトーンを評価および改善するのに役立つサービスです。」
技術コンポーネントは、IBM Watson Personality Insightsで使用される言語分析に似ています。 トーンアナライザーは、選択したテキストを分析し、テキストに反映されている感情的、社会的、および書かれたアクセントに関する情報を提供します。 この情報は、パーソナルコミュニケーションやビジネスコミュニケーション、ブランディング、市場調査、PR、コンタクトセンターなど、さまざまなタスクに使用できます」とAkkiraju氏は言います。
調性の主要な感情的要素には、陽気さ、否定的な感情、怒りが含まれます。 「元気とは、喜び、楽観、満足、インスピレーション、幸福などの肯定的な感情を意味します。 負の感情には、恐怖、嫌悪、絶望、罪悪感、および屈辱の感情が含まれます。 怒りは、刺激、敵意、攻撃性、痛み、欲求不満、怒りなど、最も強い感情色を持つ否定的な感情の形でもあります。
IBM Watsonは、オープン性、コンプライアンス、整合性などのソーシャルキーも認識できます。 「開放性は、新しい活動に従事する人の準備の尺度です。 コンプライアンス-他者との共感と積極的な相互作用の傾向; 誠実さは、組織的で思慮深い行動の傾向です。 この3つの次元を使用して、本文に反映されているように、著者のオープン性、コンプライアンス、および整合性を示します。
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それは思われる-すべてが素晴らしいですか？ しかし、市場でのブルージャイアントの最近の行動から判断すると、言語学の開発におけるこのような「カメ」の速度は、いかなる意味でもリーダーシップに適していない。 数年間（少なくとも2013年以降）、セマンティック分析の問題を解決し、声明の色で調性を自動的に決定することは、ビジネスが迅速な意思決定を必要とする私たちの時代の許容できない開発の遅さです。
結論：春、IBMは 、非構造化データの英語ストリームを迅速に処理できる会社であるAlchemyAPIを1億ドル （ ビッグデータシリーズのエピソード9を参照）で購入します。
IBMには同様の問題があるだけでなく、非構造化データを処理するための製品とシステムの開発に関与するすべての「クジラ」（SAP、Google、MS、HPなど）がいます。 （言語学の観点から見て）英語が多少なりとも多かれ少なかれ、ドイツ語やロシア語などの他の言語では、単なる災害です。
ヨーロッパのセンターとのコミュニケーションは、長年の研究と上からの要求の後、「 あなたは締め切りを破る！」と印象的です。 」などの決定が生まれます。ロシア語から英語に翻訳し、翻訳のテキストの調子を取ります。 そして、これは冗談ではありません。
言語学に興味がある人のために： Eureka EngineのWebサイトでロシア語の言語学を扱うことができます。さまざまな言語学モジュールの詳細な説明もあります。
IBMの研究者からの「 200ツイート/投稿のルール 」を確認する場合：さまざまなソーシャルメディアの主要メディアの1人のメッセージを受け取り（ 著者およびグループの公的評価を参照）、言語学者の誤りを確認してください:-)
また、読者の1人が「 投稿に誰がいますか？ 」というシステムの形で本格的な「ラッパー」を作成したい場合、データ（メッセージ）およびEureka Engine APIへのアクセスを提供します。 突然、「彼女は回転している！」