IBM Research har över 200 personer som arbetar med Ostrukturerad Information Management (UIM) teknik med ett starkt fokus på Natural Language Processing (NLP). Dessa forskare är engagerade i aktiviteter som sträcker sig från dialog med naturligt språk, informationssökning, ämnesspårning, namngiven-enhetsdetektering, dokumentklassificering och maskinöversättning till bioinformatik och öppen-domänfrågor. En analys av dessa aktiviteter föreslog starkt att förbättra organisationens förmåga att snabbt upptäcka varandras resultat och snabbt kombinera olika tekniker och tillvägagångssätt skulle påskynda vetenskapliga framsteg. Dessutom skulle förmågan att återanvända och kombinera resultat genom en gemensam arkitektur och ett robust programvaruramverk påskynda överföringen av forskningsresultat i NLP till IBM:s produktplattformar. Marknadsanalyser som tyder på ett växande behov av att bearbeta ostrukturerad information, särskilt flerspråkig, naturlig språktext, tillsammans med IBM Researchs investering i NLP, ledde till utvecklingen av middleware arkitektur för bearbetning av ostrukturerad information dubbade UIMA. I hjärtat av UIMA finns kraftfulla sökfunktioner och ett datadrivet ramverk för utveckling, sammansättning och distribuerad distribution av analysmotorer. I detta dokument ger vi en allmän introduktion till UIMA med fokus på designpunkterna i dess analysmotorarkitektur och vi diskuterar hur UIMA bidrar till att påskynda forskning och tekniköverföring. Vi karakteriserar en UIM-applikation som ett programvarusystem som analyserar stora volymer ostrukturerad information samtidigt som vi konsulterar strukturerade informationskällor för att upptäcka, organisera och presentera kunskap som är relevant för programmets slutanvändare. Vi definierar strukturerad information som information vars avsedda innebörd är entydig och explicit representerad i uppgifternas struktur eller format. Det kanoniska exemplet på strukturerad information är en relationsdatabastabell. Vi definierar ostrukturerad information som information vars avsedda innebörd endast är löst underförstådd av dess form. Det kanoniska exemplet är ett naturligt språkdokument; andra exempel inkluderar röst, ljud, bild och video. Några av de utmaningar som står inför en stor forskningsorganisation i att effektivt utnyttja och integrera sina (och tredje part) UIM tillgångar inkluderar: • Organisatorisk struktur. IBM Research är till stor del organiserat i tre till fem personteam geografiskt spridda mellan olika labb över hela världen. Denna struktur gör det svårare att gemensamt utveckla och återanvända teknik. • Skicklighetsanpassning. Det finns ineffektivitet i att ha doktorer utbildade och specialiserade på till exempel beräkningslingvistik eller statistisk maskininlärning, utveckla och tillämpa den nödvändiga systemkompetensen för att leverera sitt arbete till produktarkitekturer och/eller göra det enkelt att använda av andra forskare. Alltför ofta replikeras arbetet. • Snabbhet till produkt. Programvaruprodukter introducerar sina egna arkitekturer, gränssnitt och implementationsteknik. Tekniköverföring från labbet till produkterna blir ofta en viktig ingenjörs- eller omskrivningssatsning för forskare. En gemensam ram och teknisk disciplin skulle kunna bidra till att ta itu med de utmaningar som anges ovan. 1) Påskynda vetenskapliga framsteg genom att möjliggöra en snabb kombination av UIM-teknik (t.ex. bearbetning av naturligt språk, ljud- och videoanalys, informationssökning osv.). 2) Påskynda överföringen av UIM-teknik till produkt genom att tillhandahålla en arkitektur och tillhörande ramimplementeringar som främjar återanvändning och stöder flexibla spridningsalternativ. UIMA är en programvaruarkitektur för utveckling av UIM-tillämpningar. UIMA-arkitekturen på hög nivå, illustrerad i figur 1, definierar roller, gränssnitt och kommunikationer för stora komponenter som är nödvändiga för UIM-tillämpningar. Dessa inkluderar komponenter som kan analysera ostrukturerade artefakter, integrera och komma åt strukturerade källor och lagra, indexera och söka efter artefakter baserat på upptäckt semantiskt innehåll som härrör från analyser. En primär designpunkt för UIMA är att den bör erkänna genomförandet av middleware-ramverk som tillhandahåller en komponentbaserad infrastruktur för att utveckla UIM-tillämpningar som lämpar sig för mycket olika installationsmiljöer. Dessa bör omfatta allt från lätta och inbäddbara implementationer till mycket skalbara implementationer som är avsedda att utnyttja kluster av maskiner och ge hög genomströmning, hög tillgänglighet servicebaserade erbjudanden. Medan den främsta fokus för nuvarande UIMA ramimplementeringar är fyrkantig på naturligt språk
UIMA REF är en infrastruktur avsedd för analys av ostrukturerade dokument (text, tal, ljud och video).
UIMA: an architectural approach to unstructured information processing in the corporate research environment
{'venue': 'Nat. Lang. Eng.', 'journal': 'Nat. Lang. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}