技术成果商业化的课题,你想要了解吗?

2016-05-25 17:06:34 +08:00
 Gauin
[背景]
我是 PM ,身边不少技术大牛搞出了挺好的技术成果,比如语意分析、情感预测、 VR 解决方案等等。

但苦于有技术成果,不知道如何做一个产品进行商业化。

不知道 V2EX 的各位大牛有没有这样的困惑呢?

[想法]
我是 PM 出身,产品商业化是我擅长的。
在考虑,如果对这个课题感兴趣,我想整合下相关资源,帮助技术朋友商业化。
创造商业价值某种意义上是一种成功的表现。

来来来,有兴趣的朋友,说出你的想法!
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所在节点    问与答
12 条回复
Gauin
2016-05-25 17:09:15 +08:00
@livid 前排邀请 livid 发表下看法:)
Gauin
2016-05-25 19:18:44 +08:00
顶一个
h4x3rotab
2016-05-25 20:32:21 +08:00
接到消息自己本身也要判断。我虽然不是研究生,但是根据我对 NLP 学术圈和业界的了解,目前为止语义分析和情感分析都远远不到实用的地步。假使无中生有的事情,你替他说一遍,等于你也有责任吧?

VR 我不懂,但看起来比前两者靠谱的多,至少已经有成熟的 VR 设备( htc 的 vive )和一大批正在路上的游戏。但说实话,这都是大厂烧钱才能做出来的,无论硬件还是软件都是这样。
zingl
2016-05-25 22:31:18 +08:00
> 语意分析、情感预测、 VR 解决方案

这三个放一起也就做个恋爱游戏 VR 版了
Gauin
2016-05-25 23:15:36 +08:00
@zingl 有意思,有想法啊!
Gauin
2016-05-25 23:21:06 +08:00
@h4x3rotab 以上举例的 3 个技术点,只是我抛砖引玉

目前前言的技术,或者说在投入商业价值之前,技术完善度有几成把握就可以产品先行了。产品和技术,都会不停地完善。
h4x3rotab
2016-05-25 23:38:19 +08:00
不过我也就提醒一下,语义分析和情感分析都不是最近有突破的领域,早在五六年前就有和现在相当的水平,这么久都没成熟,难道指望产品做出来迭代几次就能成熟么
Gauin
2016-05-25 23:44:08 +08:00
@h4x3rotab 嗯,顺着你的点说一下。据我目前了解的技术渠道,中科院的朋友做的语意分析,目前可以识别-1--1 区间的情感分析打分,准确率在 85%以上。而实际在产品使用中,用到的能力估计要求在 70%以上即可。

历史分析做的还可以,但预测能力还不行,目前还处在 demo 阶段。
h4x3rotab
2016-05-26 08:18:56 +08:00
太乐观了,这种数字水分很大。他用的数据集肯定是随机采样的短文本,这类数据的特点是主要靠内部的关键字就能判断出情歌倾向,这么做在非常简单的领域里行得通,比如淘宝京东的商品评价。但是只要语句稍微复杂一点,比如加一层否定或者转折就崩的不要不要的。

再说这个 85%的准确率,也很难说明白是怎么来的。从-1 到 1 打分,是不是只要打分和答案的符号一样就算正确呢?但是实际最需要情歌分析的时候显然是不够的。

同样的道理在语义分析上也一样。现在绝大多数语义分析也还都是语法模板,稍微长一点的文本就无能为力,更别说上下文相关的情况。说得不好听一点,和堆叠正则表达式相比差别也不那么大。而且最可怕的是,直到现在,根本没有任何能有效表达语义的技术。所以大家只能做模板匹配,在小领域短文本上可行,出了这个圈子什么都是扯淡。

另外作为娱乐大家的机器人,这些技术还是可以用的,至少可以像微软一样,从一大堆人的聊天记录里抽出一句看起来不错的回复,给人一种不明觉厉的错觉。但是,怎么变现?
h4x3rotab
2016-05-26 08:19:49 +08:00
手机发的,把情感分析全打错了,抱歉
Gauin
2016-05-26 17:05:07 +08:00
@h4x3rotab 见过博士对一篇文章,系统给出总体情感分析打分。准确度 75%左右,多次测试的结果哈。
h4x3rotab
2016-05-26 17:33:17 +08:00
我写了那么大一段,表达的意思就是这个数据不可靠,然后您这么回复,我觉得没什么可讲的了

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