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自然語義分析下的大數據商業(yè)化之道
2015-04-20
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 自然語義分析下的大數據商業(yè)化之道


我們已經身處大數據時代，而大數據的商業(yè)化之路依舊任重道遠。據統(tǒng)計，現今高達80%的商業(yè)數據均以文本，圖像等非結構化的形式存在，而僅世界500強公司因為利用非結構化數據不足而造成的損失達到每年120億美金。如何充分有效地挖掘數據的價值成為所有企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)和機遇。7月31日下午，國內領先，提供完整語義分析引擎和開放平臺的上海玻森數據公司做客上海科技創(chuàng)業(yè)中心，舉辦了一堂大數據商業(yè)化之道的培訓講座。

　　玻森數據首席技術官閔可銳先生首先介紹了公司的成立背景，文本挖掘技術和近年來學術界就的研究進展，包括對數據稀疏、低秩先驗的應用，深度學習，和多任務聯合優(yōu)化等。閔先生擁有復旦大學計算機科學學士及英國牛津大學數學系碩士學位，多年來一直致力于人工智能自然語義分析與判斷領域的研究。閔先生談到：“語義分析是非結構化數據處理中不可或缺的關鍵技術，之前國內還沒有專注于中文語義分析的大數據公司，加上自己在該領域多年的研究經驗是創(chuàng)業(yè)的動因。自公司成立一年多以來，玻森已經擁有自主研發(fā)的自然語義識別分析系統(tǒng)、情感分析系統(tǒng)等人工智能分析技術，并率先推出中文語義開放平臺BosonNLP,首次在行業(yè)內將真正意義上的人工智能語義識別技術運用到商業(yè)服務中。

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