美國Lux Research研究機構近日發布了題為《人工智能和機器學習改善創新前端》的白皮書。該書指出，自然語言處理技術可提升創新效率，但目前尚未得到充分開發利用。
目前，產業界正發力鉆研人工智能利用數據的高效方法。通過自然語言處理和主題建模可以使技術優化、競爭分析和微弱信號檢測等流程得到改善，加快海量文本數據分析，而以上環節均是創新驅動的關鍵所在。Lux Research數字產品副總裁凱文·西恩博士認為，有效利用機器學習可快速挖掘數據，從而減少全面分析時間。
自然語言處理技術帶來的增速由主題建模實現，主題建模從文本中提取重要概念，同時大量消除了與之相關的人工假設及數據偏差。使用機器學習來提升創新速度和技術包容性，已日漸成為業界共識。知識建?？墒褂梅诸惙▉矶x特定主題下關鍵創新領域的技術發展趨勢。在相似性概念中取一個內容，然后查找其他相關文章、專利或新聞以加快創新進程。在公司層面，主題建模還可用于競爭性產品組合分析;新聞機構或社交媒體操作海量數據搜集分析時，主題建模也可用于弱信號檢測。
在定義成熟的人工智能和機器學習策略時，需要加權考慮一些關鍵技術點，包括是否需要構建新的技術框架，使用哪些數據源及如何定義和解釋技術。適應接受這些技術工具的企業文化也很重要，可幫助從業者將自然語言處理視為技能資產而不是競爭對手。
西恩總結說：“人工智能和機器學習帶給決策過程的支撐和信心將使創新加速，但這并不意味著人類的缺席。人們仍然需要定義分析的起點、標注主題并從收集的信息中提取所需數據。”(記者 李 釗)
關鍵詞： 自然語言處理技術
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