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iPIN :深挖語義搜索技術(shù)的市場紅利

本文作者: 陳留 2016-05-23 19:00
導語:iPIN 的核心技術(shù)優(yōu)勢是基于文本內(nèi)容做深度學習,機器能夠在讀懂文本之后進行思考并采取行動,在技術(shù)范疇內(nèi)屬于認知智能階段。

今年8月,雷鋒網(wǎng)將在深圳舉辦一場盛況空前的全球人工智能與機器人峰會。屆時雷鋒網(wǎng)(搜索“雷鋒網(wǎng)”公眾號關注)將發(fā)布“人工智能&機器人Top25創(chuàng)新企業(yè)榜”榜單。目前,我們正在拜訪人工智能、機器人領域的相關公司,從中篩選最終入選榜單的公司名單。如果你也想加入我們的榜單之中,請聯(lián)系:2020@leiphone.com。

iPIN :深挖語義搜索技術(shù)的市場紅利

(iPIN 創(chuàng)始人楊洋)

“很多人認為我們只是一家高考志愿填報公司”,面對雷鋒網(wǎng)采訪,iPIN 公司CEO 楊洋首先糾正道。

如果去到iPIN 的官網(wǎng),你可能也會有類似的感受。由于正處畢業(yè)季,后續(xù)新產(chǎn)品正處于準備發(fā)布的階段,所以官網(wǎng)重點展示了“完美志愿”這款產(chǎn)品。但是,在楊洋的規(guī)劃里,“iPIN 致力于成為全球最大的人工智能個性化信息服務提供商”,完美志愿只能算是宏大愿景的冰山一角。

填過高考志愿的都有印象,人手一本厚厚的專業(yè)查詢手冊,在幾百頁的手冊上考生需要先查學校,再查往年的分數(shù)段,然后就是查找合適的專業(yè),但這個專業(yè)具體學什么,學校專業(yè)實力如何?未來的就業(yè)情況怎樣?都沒有詳細介紹,即便是上網(wǎng)查詢也不一定能得到滿意的解答。因此對于寒窗苦讀的學子們來說,在人生的重要轉(zhuǎn)折點,要想選擇一所合適的學校、理想的專業(yè),并不是一件容易的事情。如何快速高效地實現(xiàn)高考志愿填寫?針對這一剛需,完美志愿應運而生。

iPIN :深挖語義搜索技術(shù)的市場紅利

“完美志愿從本質(zhì)上講解決了志愿填報效率低下與信息不對等的問題”,一位業(yè)內(nèi)人如此評價??忌恍枰斎胨诘貐^(qū)、分數(shù)、期待學校、個人興趣、就業(yè)方向等條件就可以快速高效找到能夠匹配的學校。此外,為了滿足多方面的填報需求,完美志愿還能提供學校的綜合評級、錄取概率、畢業(yè)生月薪、社會知名度等分析項,從而幫助考生快速做出選擇。另外,考生也還可以根據(jù)自己的興趣、性格等需求來去做個性化選擇,所有的操作都是全自動化的,當然其中的部分功能是要付費才可以使用。

根據(jù)iPIN 方面提供的數(shù)據(jù)顯示,完美志愿于2015年6月上線,一個月獲得300萬+用戶,日均UV 50萬+,包括百度、新浪和360 都直接采用iPIN 提供的就業(yè)分析數(shù)據(jù)。盡管國內(nèi)每4-5個高考學生就有一個用過完美志愿的服務,但對楊洋來說,完美志愿只是他技術(shù)創(chuàng)業(yè)的第一步。

“人工智能技術(shù)發(fā)展分四個階段:計算智能、感知智能、認知智能 、類人智能?!?/strong>完美志愿屬于第一階段——計算智能,服務器通過對海量數(shù)據(jù)資料的計算處理來查詢結(jié)果,但這并不能體現(xiàn)iPIN 在技術(shù)領域的全部優(yōu)勢。iPIN 的核心技術(shù)優(yōu)勢是基于文本內(nèi)容做深度學習,機器能夠在讀懂文本之后進行思考并采取行動,在技術(shù)范疇內(nèi)屬于認知智能階段。

自從深度學習概念被提出之后,深度學習被廣泛的應用于臉部識別、圖片識別等方向,但很少有針對文本去做深度學習的公司。區(qū)別于我們?nèi)粘K褂玫年P鍵詞搜索,基于文本內(nèi)容做深度學習可以實現(xiàn)語義搜索的結(jié)果。傳統(tǒng)的關鍵詞搜索,主要針對網(wǎng)頁內(nèi)容去做關鍵詞提取來查找相關結(jié)果,而語義識別則需要在理解文本內(nèi)容之后去做相關內(nèi)容搜索。所以相比關鍵詞搜索,語義搜索能夠找到關聯(lián)度很高的內(nèi)容,對應的搜索更準,結(jié)果信息更豐富。

iPIN 旗下的“職場GPS”采用的正是語義搜索技術(shù)。用戶輸入相關搜索詞,就可以在全網(wǎng)范圍內(nèi)準確的找到相關職業(yè)。比如,輸入“喜歡打扮”,最終的結(jié)果就會出現(xiàn)“化妝師、禮儀形象師”等推薦職位,而在推薦職位的介紹中可能并沒有“喜歡打扮”這一關鍵詞。所以,這一核心還是基于文本語義的精確理解。

另外一款即將上線的產(chǎn)品HaoHR 同樣是基于語義搜素技術(shù),但用戶定位略有不同。“以往招聘業(yè)務不好做的關鍵原因是由于HR知識面有限,另外關鍵詞搜素能力并不精準,導致簡歷搜索效率并不是很高。HaoHR 的出現(xiàn),將輕松解決這一難題“。技術(shù)方面,HaoHR 采用“文本匹配”技術(shù),用戶可以輸入更寬泛的搜索文本,而且不限文本長度,甚至支持輸入整個招聘職位描述匹配簡歷。比如,想搜索“程序員”簡歷,以往只能搜索“程序員,C++、Phyton”等專業(yè)性關鍵詞,但現(xiàn)在可以把整段的招聘需求輸入,haoHR 后臺會根據(jù)對語義理解去查找匹配的簡歷,得到更全面的簡歷推薦。另外,HaoHR 整合了多個平臺的簡歷,保證了簡歷匹配度高達50%。據(jù)楊洋介紹,目前HaoHR正處于內(nèi)測階段,包括阿里巴巴、騰訊、迅雷等互聯(lián)網(wǎng)公司內(nèi)部已經(jīng)開始使用這一服務來招聘人才。

“技術(shù)層面,我們讓機器去理解什么是公司、職業(yè)、學校、專業(yè),這可不是簡單的編寫判斷規(guī)則就可以搞定的,必須要有知識圖譜對文本進行不斷的訓練,才能實現(xiàn)語義判斷”。所謂知識圖譜,就是從各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中抽取實體、實體屬性、實體之間的關系,并組合成一張網(wǎng)絡,借助這一網(wǎng)絡能夠反映真實世界的相關信息,因為在真實的世界中,人類的認知就是由實體、屬性和實體間的關系構(gòu)成。用楊洋的話來說,知識圖譜就好比一本教材,這本教材有清晰的目錄,各章節(jié)之間彼此都有一定的關系。知識圖譜能力強大與否,取決于教材目錄的分類與準確性。

iPIN :深挖語義搜索技術(shù)的市場紅利

(圖片來源infoQ)

在這方面,“iPIN 編教材的方式是顛覆性的,我們采用全量化的判斷標準“。以人為例,iPIN 將人具體分類為300多個維度,這些維度包括學歷、智商、穩(wěn)定性、成長空間等,分類非常精細。通過各個維度的定量分析,而非主觀方面的定性判斷,讓主觀的描述更精準量化,最終實現(xiàn)代替人去做分析。“目前,像我們一樣針對文本做Deep learning 的公司還很少,在已有的幾家公司里,iPIN 在技術(shù)上是比較領先的“,楊洋補充說道。

iPIN :深挖語義搜索技術(shù)的市場紅利

楊洋表示,公司目前的業(yè)務項目都是他在美國讀博項目的延伸。作為美國天普大學(Temple University )的信息學博士,楊洋師從信息分析領域的大牛Pei-yu Chen和Rajiv Banker。博士畢業(yè)之后,楊洋曾擔任哈工大副教授和YY 語音全球化項目的負責人。公司另一位創(chuàng)始潘嶸,中山大學教授,原美國HP實驗室數(shù)據(jù)科學家,2005年包攬KDD CUP全部世界冠軍。另外,學術(shù)圈資歷深厚的香港科技大學計算機系系主任, AAAI Fellow以及ACM杰出科學家楊強教授在公司內(nèi)部擔任董事一職。公司技術(shù)合伙人李訓耕、技術(shù)副總裁趙泛舟作為楊洋前YY 同事,兩人各自在MSN、騰訊微博擔任過技術(shù)總監(jiān)一職??v觀國內(nèi)甚至國際上的所有創(chuàng)業(yè)公司,iPIN 團隊的技術(shù)實力上都是首屈一指的。也正因為有這方面的技術(shù)積累,使得iPIN 對技術(shù)背后的市場有足夠高的期待。

“文本深度學習的技術(shù)應用市場足夠大,我們希望能夠用技術(shù)來顛覆所有相關領域”,楊洋還是一如既往的自信。今年6月,iPIN 將在北京舉行產(chǎn)品發(fā)布會。除了完美志愿之外,職場GPS、HaoHR 兩款產(chǎn)品將正式對外發(fā)布。目前,iPIN 的產(chǎn)品線已經(jīng)涵蓋“職場、法律、金融、招聘”等多個領域,對于估值幾十億的iPIN 來說,此前多年的低調(diào)研發(fā)已結(jié)出果實,等待他們的將是巨大的技術(shù)紅利市場,未來還有更多領域亟待他們?nèi)グl(fā)掘。

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