V2EX = way to explore
V2EX 是一个关于分享和探索的地方
现在注册
已注册用户请  登录
V2EX 提问指南
Gauin
V2EX  ›  问与答

技术成果商业化的课题,你想要了解吗?

  •  
  •   Gauin · 2016-05-25 17:06:34 +08:00 · 1792 次点击
    这是一个创建于 3108 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    [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!
    12 条回复    2016-05-26 17:33:17 +08:00
    Gauin
        1
    Gauin  
    OP
       2016-05-25 17:09:15 +08:00
    @livid 前排邀请 livid 发表下看法:)
    Gauin
        2
    Gauin  
    OP
       2016-05-25 19:18:44 +08:00 via iPhone
    顶一个
    h4x3rotab
        3
    h4x3rotab  
       2016-05-25 20:32:21 +08:00 via iPhone
    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
        4
    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
        5
    Gauin  
    OP
       2016-05-25 23:15:36 +08:00
    @zingl 有意思,有想法啊!
    Gauin
        6
    Gauin  
    OP
       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
        7
    h4x3rotab  
       2016-05-25 23:38:19 +08:00 via iPhone
    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
        8
    Gauin  
    OP
       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
        9
    h4x3rotab  
       2016-05-26 08:18:56 +08:00 via iPhone
    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
        10
    h4x3rotab  
       2016-05-26 08:19:49 +08:00 via iPhone
    手机发的,把情感分析全打错了,抱歉
    Gauin
        11
    Gauin  
    OP
       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
        12
    h4x3rotab  
       2016-05-26 17:33:17 +08:00 via iPhone
    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
    关于   ·   帮助文档   ·   博客   ·   API   ·   FAQ   ·   实用小工具   ·   5451 人在线   最高记录 6679   ·     Select Language
    创意工作者们的社区
    World is powered by solitude
    VERSION: 3.9.8.5 · 26ms · UTC 07:08 · PVG 15:08 · LAX 23:08 · JFK 02:08
    Developed with CodeLauncher
    ♥ Do have faith in what you're doing.