自然语义分析下的大数据商业化之道_数据分析师考试
我们已经身处大数据时代，而大数据的商业化之路依旧任重道远。据统计，现今高达80%的商业数据均以文本，图像等非结构化的形式存在，而仅世界500强公司因为利用非结构化数据不足而造成的损失达到每年120亿美金。如何充分有效地挖掘数据的价值成为所有企业面临的挑战和机遇。7月31日下午，国内领先，提供完整语义分析引擎和开放平台的上海玻森数据公司做客上海科技创业中心，举办了一堂大数据商业化之道的培训讲座。
玻森数据首席技术官闵可锐先生首先介绍了公司的成立背景，文本挖掘技术和近年来学术界就的研究进展，包括对数据稀疏、低秩先验的应用，深度学习，和多任务联合优化等。闵先生拥有复旦大学计算机科学学士及英国牛津大学数学系硕士学位，多年来一直致力于人工智能自然语义分析与判断领域的研究。闵先生谈到：“语义分析是非结构化数据处理中不可或缺的关键技术，之前国内还没有专注于中文语义分析的大数据公司，加上自己在该领域多年的研究经验是创业的动因。自公司成立一年多以来，玻森已经拥有自主研发的自然语义识别分析系统、情感分析系统等人工智能分析技术，并率先推出中文语义开放平台BosonNLP,首次在行业内将真正意义上的人工智能语义识别技术运用到商业服务中。”
随后，产品主管赵迎宾先生分享了中文语义分析在商业上的应用。通过可灵活扩展的语义解决方案，自然语义分析可以实现情感分析、相似话题聚类、典型意见抽取、过滤噪音歧义，在市场研究、舆情监测、电子商务、金融投资等领域都可以都到广泛的应用。
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