【51CTO.com快译】IBM在Project Debater项目中，开发了一种名为“关键点分析”(Key Point Analysis)的自然语言处理技术，旨在使用人工智能技术总结人们的观点。
这项由IBM领导的技术正在彭博电视的《那是有争议的》节目中展示。该节目于周五播出，并与美国劳工部长罗伯特·赖克，希腊前财政部长雅尼斯·瓦鲁法基斯（Yanis Varoufakis），美国前财政部长拉里·萨默斯(Larry Summers)，曼哈顿研究所的埃里森·施拉格（Allison Schrager），就财富分配问题进行了辩论。
IBM Project Debater项目的首席研究员诺姆·斯洛尼姆(Noam Slonim)表示，关键点分析的目标是“使人工智能系统能够管理人类语言”。
在《那是有争议的》节目的首集里，IBM使用“关键点分析”技术为关于“财富再分配”的辩论提取了要点。大约有3500项关于是否应该重新分配财富的论点参数提交，其中，有56％的论点同意财富再分配，有44％的论点持反对意见。在反对重新分配的44％中，有15％的论点指出了劝阻人们辛勤工作的道德风险。如果没有使用人工智能技术，这些数据就不可能在辩论中浮出水面。
辩论中提交的明细如下：
3508次提交
1600个可用参数
20个关键要点
双方各有2个连贯的叙述
Slonim解释说，IBM的“关键点分析”技术旨在揭示重要信息点，生成项目摘要，并创建用于回顾和叙述的定量数字。他说:“它将简短的评论归纳为概要，可以指导决策者，并在决策者和大众之间建立沟通渠道。”
IBM Watson的首席架构师Dakshi Agrawal说，公司正在努力将这项技术用于Watson产品组合的商业化。Agrawal说:“要想推广到企业，就必须是可定制的，能被业务主管使用，并可以通过NLP简化和获取知识。”“它还需要开发人员使用自己的训练数据。”
“关键点分析”技术的一个典型的应用场景就是公司就一个关键话题征求员工的意见，然后提炼出观点。利用IBM的相关技术对提交的意见的质量进行评估，然后以叙述的形式呈现一篇总结稿。Agrawal表示，这项技术的最终目标是利用人工智能解决现实世界的问题。
原文标题：IBM advanced Project Debater effort with Key Point Analysis，作者：Larry Dignan
【51CTO译稿，合作站点转载请注明原文译者和出处为51CTO.com】
