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要讓機器理解人類的話語，自然語言處理（NLP）是其中的關鍵技術。微軟將這一技術用在了小冰、Cortana這樣的虛擬助手，以及Skype的實時翻譯上；Facebook智能助手M的核心技術之一也是NLP。但稍微調(diào)戲一下就會發(fā)現(xiàn)，這些通用的虛擬助手往往會答非所問，而M的背后更是有人類訓練師的支撐。但這并不妨礙NLP技術在特定領域解放人力。

玻森數(shù)據(jù)通過中文語義分析開放平臺為開發(fā)者提供NLP API服務，目前有15個處理引擎，其中3個供內(nèi)部使用，能實現(xiàn)文本的信息分類、情感分析、實體識別、文本聚類和關鍵詞提取等功能，主要服務對象是咨詢公司、金融及媒體機構。比如，商家可以用相關引擎分析用戶對產(chǎn)品的評價。

玻森聯(lián)合創(chuàng)始人李臻介紹，一些實驗室也有做NLP引擎，但一般會針對具體的問題，而商業(yè)化語義引擎則要能快速進入某個領域，提供快速、標準的服務。目前有約6000開發(fā)者在使用玻森數(shù)據(jù)引擎。

玻森引擎對本文的摘要分析

2015年初，出于政府信息公開力度加大的原因，玻森開始開發(fā)企業(yè)情報服務系統(tǒng)“風報”。它以玻森的NLP引擎為基礎，根據(jù)政府文書、新聞報道、公司內(nèi)部文件、財務數(shù)據(jù)和行業(yè)指數(shù)等（非）結構數(shù)據(jù)，分析公司的經(jīng)營信息，用于風險控制和情報分析。以往了解一家公司可能需要自行查詢政府數(shù)據(jù)庫，并搜索相關媒體報道才能形成初步判斷，但李臻表示，他們可以按時間、性質(zhì)和事件形成公司的完整報告。這顯然能節(jié)省不少時間。

提供企業(yè)信息服務的公司不少，有天眼查、企查查、啟信寶等。李臻告訴雷鋒網(wǎng)，風報的核心是分析能力。企業(yè)信息涉及很多裁判文書，提煉關鍵信息要進行去重、實體抽取、分詞、清洗及分析等，這這些不是信息匯總就能完成的。

之所以選擇企業(yè)情報服務是因為有一定的行業(yè)基礎。玻森聯(lián)合創(chuàng)始人之一的紀敏曾負責數(shù)十個企業(yè)上市及并購項目，具有豐富的投融資經(jīng)驗。

風報中的關系挖掘展示

李臻表示，玻森的主要優(yōu)勢在于NLP及語料庫兩方面。

玻森引擎自2006年開始，到2013年正式進行項目研發(fā)，有較長時間的技術積累，NLP引擎能進行半監(jiān)督半自動化的學習。它已經(jīng)在汽車、新聞和體育等行業(yè)有所應用。以汽車為例，可以為汽車之家這樣的網(wǎng)站提供汽車咨詢，客戶訪談方面的分析，這需要對文本信息進行分詞、抽取等，結合行業(yè)用戶的知識體系再做引擎開發(fā)。李臻表示，目前少有其它公司用NLP做企業(yè)情報分析，因為NLP技術有比較高的進入門檻，一方面需要大量語料庫的積累，另一方面需要對應用場景有深入理解的行業(yè)專家。

另外，目前主流的NLP技術以統(tǒng)計機器學習為基礎，這就需要大規(guī)模的語料庫，沒辦法做通用處理，需要根據(jù)行業(yè)進行定制。機器學習近二十年的進展很迅速，“更多的數(shù)據(jù)勝過更好的算法”成了業(yè)內(nèi)許多人的共識。在良好算法的基礎上，語料對NLP模型的準確性和通用性非常重要。而玻森目前在中文分詞、實體識別、關系抽取、情感分析上積累了上百萬條標注語料。

未來，玻森還會開發(fā)機器人客服系統(tǒng)，這也是NLP應用較廣泛的領域，比較知名的公司有智齒客服。甚至，它還有圖像處理產(chǎn)品研發(fā)的打算，按李臻的說法，圖像識別所用算法與NLP相近。聯(lián)想到國外知名創(chuàng)業(yè)公司MetaMind在2015年從NLP領域轉(zhuǎn)型到圖像分析，這并不是令人意外的產(chǎn)品路線。

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