99精品伊人亚洲|最近国产中文炮友|九草在线视频支援|AV网站大全最新|美女黄片免费观看|国产精品资源视频|精彩无码视频一区|91大神在线后入|伊人终合在线播放|久草综合久久中文

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

自然語言處理在內(nèi)容創(chuàng)作機器人中的應(yīng)用

牽手一起夢 ? 來源:36氪 ? 作者:李念真 ? 2020-06-17 13:24 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

NLP(自然語言處理)作為人工智能一大分支,目前主要的落地場景有三大類:搜索、智能問答、智能寫作。其中,搜索領(lǐng)域已經(jīng)有谷歌、百度等巨頭占領(lǐng)大部分市場份額;智能問答由于業(yè)務(wù)場景多樣化,人機交互層面還有許多技術(shù)尚未成熟,同時產(chǎn)品也存在標(biāo)準(zhǔn)化的問題,距離商業(yè)落地還有一定距離。

智能寫作成為NLP另一個具備大規(guī)模應(yīng)用潛力的技術(shù),目前主要體現(xiàn)在文字端的處理能力比較成熟。國外媒體從07年開始嘗試AI寫作,到14年美聯(lián)儲已經(jīng)使用Wordsmith平臺撰寫財報新聞,同年Automated Insights生產(chǎn)內(nèi)容篇數(shù)達到10億;國內(nèi)方面,15-16年也迎來AI寫作的高速發(fā)展,騰訊、新華社、今日頭條相繼推出智能寫作產(chǎn)品從新聞領(lǐng)域切入。隨著大量同類產(chǎn)品進入市場,智能寫作的原創(chuàng)性、通順度成為產(chǎn)品競爭力的關(guān)鍵。

深圳市智搜信息技術(shù)有限公司(以下簡稱“智搜”)是一家內(nèi)容創(chuàng)作機器人研發(fā)商,公司成立于2013年,產(chǎn)品經(jīng)過5年的研發(fā),在2018年正式落地,面向媒體、營銷公關(guān)、黨政機關(guān)、財經(jīng)領(lǐng)域的企業(yè)服務(wù)市場和個人用戶提供內(nèi)容創(chuàng)作的SaaS服務(wù),以人機協(xié)作的形式生成內(nèi)容。

從核心技術(shù)上看,內(nèi)容創(chuàng)作機器人需要底層大量素材的積累以及算法模型支持原創(chuàng)性及通順度。團隊已經(jīng)構(gòu)建了營銷、資訊以及金融領(lǐng)域的知識圖譜,知識圖譜節(jié)點達到億級。同時,對資訊、營銷和金融領(lǐng)域的所有文章、段落、句子、知識等素材不斷打標(biāo)簽,擁有了50億以上的營銷素材。

算法方面,團隊采取了WikiAnswers,Quora,TCNP,LCQMC等專業(yè)訓(xùn)練集,同時還開發(fā)了非監(jiān)督的中文語言生成模型,基于百億級的文章進行訓(xùn)練,具備了原創(chuàng)的寫作能力,系統(tǒng)可在5秒內(nèi)生成10篇原創(chuàng)文章,每篇字?jǐn)?shù)在1000-2000字,通順度達到80%左右。

公司的業(yè)務(wù)場景根據(jù)企業(yè)服務(wù)、個人用戶分為兩種:

對于媒體、金融、機關(guān)、營銷類企業(yè)客戶,公司提供Saas平臺,生成研報、新聞、思想報告類文章。首先,系統(tǒng)會基于大數(shù)據(jù)和算法挖掘、跟蹤信息點,5秒內(nèi)生成多篇底稿;之后,用戶可根據(jù)系統(tǒng)生成的文章對不滿意的地方進行修改,系統(tǒng)在這一階段起到分類素材推薦、查重/改寫等輔助功能;最后,對于需要在網(wǎng)上公開發(fā)布的文章,系統(tǒng)利用AI算法模型將關(guān)鍵詞標(biāo)簽化,自動生產(chǎn)SEO標(biāo)題和文章,方便后期搜索引擎進行收錄。

對于自媒體這種中小企業(yè)客戶/個人用戶,系統(tǒng)以官網(wǎng)的形式(www.giiso.com)完成內(nèi)容創(chuàng)作。操作流程與Saas平臺的工作方式類似,只不過不需要與公司內(nèi)容系統(tǒng)對接。智搜聯(lián)合創(chuàng)始人鄭海濤表示,公司今年開始主推C端市場,目前產(chǎn)品在滿足自媒體對于內(nèi)容原創(chuàng)性的要求方面具備核心技術(shù)優(yōu)勢,下一步要在多樣化上做研發(fā),迎合自媒體對個性化的需求。公司能夠幫助用戶實現(xiàn)文章裂變,支持月卡、年卡、單篇付費機制,分享文章可獲得金幣獲得折扣,輸入一篇文章后可快速生成數(shù)十上百篇文章;后期系統(tǒng)還將聯(lián)合版權(quán)方開發(fā)基于圖片、直播、小視頻的內(nèi)容創(chuàng)作。在市場策略上,公司會以分銷的形式,向分享系統(tǒng)鏈接的用戶發(fā)放提成,實現(xiàn)用戶裂變。

營收方面,公司目前主要以Saas模式收取企業(yè)客戶的年服務(wù)費,可按照公司內(nèi)部的賬戶數(shù)量收費,也有一次性過百萬元的項目合作費用。公司已經(jīng)積累了中國經(jīng)濟日報、深圳報業(yè)集團、廈門報業(yè)集團、中國太平洋保險集團、上海證券交易所、公安黨政機關(guān)等大客戶,2018-2019年營收過千萬。鄭海濤表示,公司從今年開始重點開發(fā)個人用戶(包括中小企業(yè)客戶)市常

公司團隊目前約20人,聯(lián)合創(chuàng)始人鄭海濤是清華大學(xué)計算機系副教授,擔(dān)任國家863項目副組長,主持多項國家自然科學(xué)項目,以及多項教育部,廣東省和深圳市項目,是中國大數(shù)據(jù)語義挖掘領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。公司最近一筆融資是在2017年獲得民銀資本領(lǐng)投,金沙江創(chuàng)投跟投的2000萬元A輪融資。公司正在尋求B輪融資。
責(zé)任編輯:tzh

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 機器人
    +關(guān)注

    關(guān)注

    213

    文章

    29748

    瀏覽量

    212987
  • 智能
    +關(guān)注

    關(guān)注

    8

    文章

    1733

    瀏覽量

    120334
  • nlp
    nlp
    +關(guān)注

    關(guān)注

    1

    文章

    490

    瀏覽量

    22629
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點推薦

    伺服電動缸在人形機器人中的應(yīng)用

    伺服電動缸在人形機器人中的應(yīng)用非常廣泛,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:一、核心運動部件伺服電動缸是將伺服電機與絲杠一體化設(shè)計的模塊化產(chǎn)品,能將伺服電機的旋轉(zhuǎn)運動轉(zhuǎn)換成直線運動。通過結(jié)構(gòu)上的改造,伺服電動缸
    發(fā)表于 02-06 09:04

    如何優(yōu)化自然語言處理模型的性能

    優(yōu)化自然語言處理(NLP)模型的性能是一個多方面的任務(wù),涉及數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇、模型調(diào)參、模型集成與融合等多個環(huán)節(jié)。以下是一些具體的優(yōu)化策略: 一、數(shù)據(jù)預(yù)處理優(yōu)化 文本清洗
    的頭像 發(fā)表于 12-05 15:30 ?1711次閱讀

    自然語言處理在聊天機器人中的應(yīng)用

    上歸功于自然語言處理技術(shù)的進步。 聊天機器人的工作原理 聊天機器人的核心是一個對話系統(tǒng),它能夠處理用戶的輸入(通常是文本形式),并生成相應(yīng)的
    的頭像 發(fā)表于 12-05 15:24 ?1200次閱讀

    自然語言處理機器學(xué)習(xí)的關(guān)系 自然語言處理的基本概念及步驟

    自然語言處理(Natural Language Processing,簡稱NLP)是人工智能和語言學(xué)領(lǐng)域的一個分支,它致力于研究如何讓計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。
    的頭像 發(fā)表于 12-05 15:21 ?1989次閱讀

    語音識別與自然語言處理的關(guān)系

    在人工智能的快速發(fā)展中,語音識別和自然語言處理(NLP)成為了兩個重要的技術(shù)支柱。語音識別技術(shù)使得機器能夠理解人類的語音,而自然語言處理則讓
    的頭像 發(fā)表于 11-26 09:21 ?1508次閱讀

    什么是LLM?LLM在自然語言處理中的應(yīng)用

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,自然語言處理(NLP)領(lǐng)域迎來了革命性的進步。其中,大型語言模型(LLM)的出現(xiàn),標(biāo)志著我們對語言理解能力的一次飛躍。LLM通過深度學(xué)習(xí)和海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練,使得
    的頭像 發(fā)表于 11-19 15:32 ?3666次閱讀

    ASR與自然語言處理的結(jié)合

    ASR(Automatic Speech Recognition,自動語音識別)與自然語言處理(NLP)是人工智能領(lǐng)域的兩個重要分支,它們在許多應(yīng)用中緊密結(jié)合,共同構(gòu)成了自然語言理解和生成的技術(shù)體系
    的頭像 發(fā)表于 11-18 15:19 ?1026次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用

    自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,它致力于使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)作為一種強大的模型,在圖像識別和語音處理等領(lǐng)域取
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:58 ?807次閱讀

    使用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理自然語言處理任務(wù)

    自然語言處理(NLP)是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支,它旨在使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)及其變體——長短期記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)
    的頭像 發(fā)表于 11-13 09:56 ?1168次閱讀

    自然語言處理的未來發(fā)展趨勢

    隨著技術(shù)的進步,自然語言處理(NLP)已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域的一個重要分支。NLP的目標(biāo)是使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言,這不僅涉及到語言的表層形式,還包括
    的頭像 發(fā)表于 11-11 10:37 ?1728次閱讀

    自然語言處理機器學(xué)習(xí)的區(qū)別

    在人工智能的快速發(fā)展中,自然語言處理(NLP)和機器學(xué)習(xí)(ML)成為了兩個核心的研究領(lǐng)域。它們都致力于解決復(fù)雜的問題,但側(cè)重點和應(yīng)用場景有所不同。 1. 自然語言
    的頭像 發(fā)表于 11-11 10:35 ?1558次閱讀

    自然語言處理的應(yīng)用實例

    在當(dāng)今數(shù)字化時代,自然語言處理(NLP)技術(shù)已經(jīng)成為我們?nèi)粘I畹囊徊糠帧闹悄苁謾C的語音助手到在線客服機器人,NLP技術(shù)的應(yīng)用無處不在。 1. 語音識別與虛擬助手 隨著Siri、Google
    的頭像 發(fā)表于 11-11 10:31 ?1621次閱讀

    使用LLM進行自然語言處理的優(yōu)缺點

    自然語言處理(NLP)是人工智能和語言學(xué)領(lǐng)域的一個分支,它致力于使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。大型語言模型(LLM)是NLP領(lǐng)域的一
    的頭像 發(fā)表于 11-08 09:27 ?2462次閱讀

    AIGC技術(shù)在內(nèi)容創(chuàng)作中的應(yīng)用

    通過深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、圖像識別等技術(shù),實現(xiàn)對文本、圖像、音頻和視頻等內(nèi)容的自動生成。AIGC技術(shù)的核心優(yōu)勢在于其高度的自動化和智能化,能夠在短時間內(nèi)生成大量高質(zhì)量的內(nèi)容。 二、A
    的頭像 發(fā)表于 10-25 15:08 ?2134次閱讀

    機器人技術(shù)的發(fā)展趨勢

    能力。 機器人能夠通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,不斷優(yōu)化自身的行為和性能,實現(xiàn)更高效、更智能的工作。 自然語言處理與理解 : 隨著自然語言處理技術(shù)的進步,
    的頭像 發(fā)表于 10-25 09:27 ?2356次閱讀