Expert.ai ha annunciato l'aggiunta di nuove funzionalità alla sua piattaforma di linguaggio naturale (NL), che consente di mettere in produzione le applicazioni più velocemente, con la massima precisione possibile e su scala. Le nuove funzionalità includono un apprendimento attivo potenziato per migliorare ulteriormente l'etichettatura dei dati; modelli di conoscenza pre-addestrati per accelerare la consegna di applicazioni NL, nonché per selezionare in modo proattivo e convalidare rapidamente i risultati desiderati; e funzionalità di estrazione ampliate basate su regole di generazione automatica per l'estrazione. Le aziende vogliono scalare l'uso dell'AI, ma faticano a misurarne il valore e a colmare il divario tra le promesse tecniche e la realtà aziendale.

In genere, all'interno della NL, ci sono sfide attribuite alla mancanza di documenti adatti o sufficienti per l'addestramento di un modello. Con un approccio basato esclusivamente sull'apprendimento automatico, compiti come l'annotazione e l'etichettatura dei dati sono onerosi. L'annotazione è un'attività guidata dall'uomo e dipendente da esperti in materia, che determina la scalabilità e il successo del progetto complessivo.

Il problema è che la selezione e l'etichettatura manuale dei documenti aziendali giusti è noiosa, in quanto richiede ampie risorse e richiede molto tempo.