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NLP創(chuàng)業(yè)公司概覽

時(shí)間：2023-03-15 10:16:02 | 來源：電子商務(wù)

時(shí)間：2023-03-15 10:16:02 來源：電子商務(wù)

最近閑來無事，想通過NLP相關(guān)的創(chuàng)業(yè)公司，了解一下NLP落地的實(shí)際情況和趨勢，同時(shí)也可以追蹤工業(yè)界的動(dòng)態(tài)。我直接根據(jù)CB Insights在2017和2018公布的AI100榜單，篩選出一些和NLP比較相關(guān)的公司（一定程度上，NLP是作為該公司的核心技術(shù)，而不是輔助技術(shù)），然后對這些公司業(yè)務(wù)作個(gè)簡單的介紹，再根據(jù)他們所屬的領(lǐng)域分類。按照慣例，CB Insights應(yīng)該會(huì)在近期公布2019的榜單，到時(shí)候再進(jìn)行補(bǔ)充。

PS. 我本身對這些公司的業(yè)務(wù)沒有深入的了解，信息僅來源于CB Insights的報(bào)告和各公司官網(wǎng)。本文只是探索NLP應(yīng)用的場景，不對其他問題形成參考和建議（說得好像有人會(huì)信了我的邪，手動(dòng)狗頭）。CB Insights報(bào)告里面已被收購或上市的公司就沒列出來了，像百度的Kitt.ai（個(gè)性化喚醒詞），思科的MindMeld（對話AI），微軟的Semantic Machines（對話AI），有興趣的可以搜搜看（其實(shí)我就是懶）。另外，公司成立時(shí)間、地點(diǎn)、員工數(shù)等基本信息來源于Crunchbase。

AlphaSense



AlphaSense通過從大量數(shù)據(jù)源，包括公司文件、文稿、新聞、華爾街研報(bào)，為客戶高效地整理有價(jià)值的訊息。該公司的業(yè)務(wù)主要是針對企業(yè)客戶以及投資者，幫助他們從多源信息中提煉關(guān)鍵信息，指導(dǎo)決策和投資，即，信息優(yōu)勢是該公司給客戶帶來的核心利益。

Automat



相對于傳統(tǒng)的郵件營銷（就是你收到的各類產(chǎn)品廣告郵件），Automat提出了對話營銷（Conversation Marketing）的概念?；舅枷刖褪翘峁┥碳遗c每個(gè)客戶一對一交流、有針對性地推銷產(chǎn)品的能力。通過他們提供的對話即服務(wù)（Conversation as a Service），商家可以方便地將這種服務(wù)和當(dāng)前流行的即時(shí)通訊聊天APP（WhatsApp，Line，微信等）進(jìn)行對接，以觸及更多的用戶。他們提供了與歐萊雅合作的案例，該服務(wù)為歐萊雅的營銷帶來了顯著增長。

Chorus



Chorus旨在理解并加強(qiáng)人們溝通的效率。其通過實(shí)時(shí)地記錄、總結(jié)、存儲(chǔ)人們的交流過程，以可視化的方式展現(xiàn)對整個(gè)交流過程分析的結(jié)果，幫助客戶了解哪些內(nèi)容會(huì)影響溝通交流的結(jié)果以改進(jìn)溝通的方式。一個(gè)典型的場景就是電話銷售，該公司團(tuán)隊(duì)分析了三百多萬個(gè)通話記錄（大部分是銷售電話），將他們的分析結(jié)果公布在公司的博客上，主要是介紹一些電話銷售的技巧，比如如何讓整個(gè)銷售流程順利進(jìn)行。

CloudMedx



CloudMedx是一家提供醫(yī)療分析的公司。公司的業(yè)務(wù)流程，先是從穿戴設(shè)備、電子病例多個(gè)和病人相關(guān)的數(shù)據(jù)源收集收據(jù)，然后利用NLP和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，結(jié)合AI模型生成診斷結(jié)果和后續(xù)操作建議，提升病人風(fēng)險(xiǎn)評估和診斷文檔整理的效率。他們的平臺(tái)是構(gòu)建于一個(gè)全面的，且規(guī)模不斷增長的醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜之上的。知識(shí)和本體的引入，增強(qiáng)了整個(gè)系統(tǒng)的能力。

http://Cortical.io



這個(gè)公司和NLP的關(guān)系更直接，他們提供一系列NLU解決方案。受到近期關(guān)于大腦如何處理信息的研究的啟發(fā)，Cortical開發(fā)了Retina引擎，其能夠?qū)⒄Z言轉(zhuǎn)為語義指紋（其實(shí)就是信息指紋，只不過是能夠顯式地捕獲文本語義的信息指紋）。通過計(jì)算指紋之間的重合度來比較兩段文本之間的語義相關(guān)度。他們聲稱，該NLU系統(tǒng)有別于現(xiàn)在主流的AI，其能夠輕松地完成任何語言、領(lǐng)域的定制化。而算法內(nèi)在的差別使得Cortical可以解決許多開放的NLU問題，比如在TB級別非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)上完成基于含義的過濾，社交媒體實(shí)時(shí)話題檢測，以及，在百萬文檔規(guī)模上進(jìn)行跨語言的語義搜索。個(gè)人感覺這個(gè)公司挺有意思的，可以深入了解一下他們的業(yè)務(wù)和技術(shù)。官網(wǎng)提供了一些demo，也可以申請免費(fèi)的API試用。

Digital Reasoning



Digital Reasoning（DR）在認(rèn)知計(jì)算方面是個(gè)領(lǐng)導(dǎo)者。業(yè)務(wù)有點(diǎn)類似AlphaSense，主要為國防情報(bào)機(jī)構(gòu)、司法機(jī)構(gòu)、金融機(jī)構(gòu)和醫(yī)療保健組織提供服務(wù)。和AlphaSense不同的是，DR利用人的書面和口語形式的溝通交流數(shù)據(jù)，來挖掘有價(jià)值的信息，也就是Human-centric Insights，為客戶找到潛在的風(fēng)險(xiǎn)或者機(jī)會(huì)。更具體地形式是對各類實(shí)體，比如人、地點(diǎn)，和他們之間的關(guān)系進(jìn)行建模和挖掘。

Insight Engines



這家公司的業(yè)務(wù)面向企業(yè)客戶，提供智能搜索助手（Insight Engines也稱之為natural language search engine）。有點(diǎn)類似QA系統(tǒng)，用戶以自然語言形式的問題作為輸入，該系統(tǒng)以客戶公司內(nèi)部數(shù)據(jù)（machine generated data）作為搜索源，將處理得到的答案返回給用戶（不僅僅是文本答案，還包括圖表之類的可視化展示）。通過這種方式，來提高企業(yè)客戶分析海量數(shù)據(jù)的效率。官網(wǎng)給出了該產(chǎn)品的介紹視頻。

Kasisto



Kasisto為金融領(lǐng)域的客戶提供一個(gè)名為KAI的AI對話平臺(tái)（主要為銀行及其客戶提供服務(wù)）。該Bot可以對個(gè)人的支付、交易及個(gè)人財(cái)務(wù)進(jìn)行管理。Bot在交流過程中可以處理非正式用語、話題快速轉(zhuǎn)變以及打斷等情況。官網(wǎng)首頁有demo示例。

Kyndi



Kyndi旨在為政府部門、金融機(jī)構(gòu)和醫(yī)療保健機(jī)構(gòu)搭建可解釋的AI平臺(tái)，輔助上述機(jī)構(gòu)人員進(jìn)行決策。Kyndi指出可解釋性是他們產(chǎn)品和解決方案的核心。Kyndi也順便懟了一把DL，DL是個(gè)黑盒子，不能用于上述等受管轄行業(yè)。因?yàn)檫@些組織的任何決策必須是可解釋的。不過，他們應(yīng)該說的是，這個(gè)最終的決策是可解釋或者可理解的。因?yàn)樗麄冏约阂蔡岬?，利用NLP來做詞性標(biāo)注，語法樹生成，命名實(shí)體識(shí)別，語義相似度計(jì)算還有關(guān)系抽取，然后用知識(shí)圖譜將這些數(shù)據(jù)組織起來，所以，按照現(xiàn)在NLP的發(fā)展趨勢，肯定是繞不開DL的。

Mobvoi（出門問問）



出門問問融資快趕上之前介紹的公司的總和（CB Insights 兩次上榜）。出門問問主要以語音交互為主，是個(gè)軟硬結(jié)合的公司。它的實(shí)體產(chǎn)品包括智能手表、智能耳機(jī)、智能后視鏡、智能音箱等。出門問問的核心技術(shù)涉及高識(shí)別率的中文ASR，語義分析、垂直搜索、語音合成。雖說是谷歌大佬直接投資的公司，但不知道產(chǎn)品到底怎么樣，貌似還和小米有合作。

mya



mya的業(yè)務(wù)是利用對話AI來幫助企業(yè)進(jìn)行招聘工作。通過匹配和預(yù)測模型從海量候選人中進(jìn)行篩選，自動(dòng)地安排面試，讓招聘人員優(yōu)先面試最可能成功的候選人。mya系統(tǒng)通過語義解析、命名實(shí)體識(shí)別和多意圖分類來從候選人對話中獲取有意義的信息，并利用動(dòng)態(tài)對話管理技術(shù)來維護(hù)對話過程或者引導(dǎo)對話。mya的解決方案提升了企業(yè)招聘的效率。

Narrative Science



這家公司比較意思，為企業(yè)提供NLG服務(wù)，簡直“企如其名”（CB Insights 兩次上榜）。具體來說，就是通過對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找到有價(jià)值和意義的信息，然后將其轉(zhuǎn)為人類可理解的書面語言。單純從技術(shù)上而言，有點(diǎn)類似多文檔摘要。但核心問題是如何抽取用戶關(guān)心的信息，并以流暢的語言正確傳遞這些信息。

Snips



Snips為客戶提供可運(yùn)行于各種設(shè)備及各種平臺(tái)上的語音助手。該語音助手完全是在本地運(yùn)行（不需要網(wǎng)絡(luò)連接），沒有服務(wù)器（用戶數(shù)據(jù)都在本地）。也就是說，Snips提供語音助手SDK，其支持語音或文本自然語言查詢、魯棒的查詢理解，也包含多種語言下多領(lǐng)域預(yù)訓(xùn)練模型。個(gè)人覺得就是智能音箱的定制化解決方案了，很多特性是用你自己的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，按照他們的說法，也不會(huì)收集你的數(shù)據(jù)。所以，技術(shù)涉及比較廣，整個(gè)流程，包含從個(gè)性化喚醒詞（Wake Word），ASR，NLU，到TTS等等。CB Insights在報(bào)告中收錄這個(gè)公司的時(shí)候，他們一共有41個(gè)人，其中18個(gè)人搞機(jī)器學(xué)習(xí)，14個(gè)人負(fù)責(zé)工程實(shí)現(xiàn)。

https://www.zhihu.com/video/1060497701027876864

Textio



這家公司的業(yè)務(wù)一個(gè)詞就可以總結(jié)了：Polish。再具體一點(diǎn)就是polish your writing。Textio為客戶提供文筆潤色的服務(wù)（CB Insights 兩次上榜）。有點(diǎn)類似Grammarly，不過Grammarly的功能主要是指出文章中的語法問題。Textio目前主要關(guān)注招聘領(lǐng)域，和上面介紹的mya一樣。簡單來說，就是幫助企業(yè)調(diào)整JD內(nèi)容，以吸引更多符合要求的應(yīng)聘者。單是這么細(xì)分的一個(gè)業(yè)務(wù)就能融到近三千萬美金。。。真是。。。很有想象空間了。。

Twiggle



Twiggle利用ML、NLP、Data Mining等技術(shù)為電商所面臨的一些重大挑戰(zhàn)提供解決方案。Twiggle旨在改變?nèi)藗兯阉魃唐泛唾徫锏姆绞?。看了一下官網(wǎng)的demo，他們能夠支持用戶以自然語言的方式，在多個(gè)維度下進(jìn)行搜索，比如“500塊以下的帶有長袖的黑色短裙”。個(gè)人覺得，相對于語義解析，難點(diǎn)更多在于如何構(gòu)建健全的商品屬性信息，以及怎么把語義元素和商品屬性元素進(jìn)行更好的匹配。根據(jù)Twiggle發(fā)布的高級NLP工程師招聘JD，發(fā)現(xiàn)他們的系統(tǒng)是由知識(shí)圖譜來進(jìn)行支撐。其實(shí)也比較好理解，在電商垂直領(lǐng)域，天然地適合用KG來進(jìn)行商品建模和管理。淘寶也有自己的商品知識(shí)圖譜，我隨手在淘寶試了一下，搜索“500塊以下的帶有長袖的黑色短裙”，根據(jù)搜索結(jié)果來看，淘寶貌似是支持這種搜索模式的。我又試著搜索“男的穿的，800塊以下的，白色大碼羽絨服”，返回“沒有找到相關(guān)寶貝”，但列出了與查詢所包含的關(guān)鍵詞相關(guān)的一些商品。雖然不知道淘寶到底有沒有利用類似Twiggle的技術(shù)，但個(gè)人認(rèn)為這是一個(gè)很好的探索方向。畢竟淘寶的商品知識(shí)圖譜已經(jīng)建立起來了，通過語義解析和商品匹配等手段，為消費(fèi)者提供更細(xì)致化的商品搜索服務(wù)，讓消費(fèi)者高效率地剁手，何樂而不為呢？

將上述公司按照業(yè)務(wù)領(lǐng)域進(jìn)行分類：

必須承認(rèn)，這次調(diào)研十分粗略，數(shù)據(jù)來源局限于CB Insights的年度報(bào)告。不過考慮到很多媒體都引用CB Insights的報(bào)告，那么我就假設(shè)上榜的企業(yè)具有相當(dāng)?shù)拇硇?，可以在一定程度上反映NLP工業(yè)落地的現(xiàn)狀和趨勢。另外，這次調(diào)研并沒有覆蓋CB Insights報(bào)告中所有NLP相關(guān)的企業(yè)，一方面，我篩選的方式比較粗暴（直接看介紹是否包含language關(guān)鍵詞，再排除），并沒有細(xì)看所有上榜的企業(yè)；另一方面，上面羅列的企業(yè)大致能概括NLP落地的場景和領(lǐng)域。

上面2/3（10/15）的公司是在2012年后成立的，整體比較符合DL發(fā)展的趨勢。新技術(shù)的出現(xiàn)、成熟必定會(huì)催生出一批企業(yè)。2012年之前成立的企業(yè)，尤其是2000年成立的Digital Reasoning，也許側(cè)面反映了行業(yè)的真實(shí)需求，并不是由于AI的熱潮，大家一拍腦袋，沒有需求創(chuàng)造需求也要上，而是市場本身存在這樣的需求或者說行業(yè)痛點(diǎn)。當(dāng)然，我也不是說后面新生的業(yè)務(wù)是扯蛋。受限于技術(shù)，以前很多場景不能被滿足，但隨著技術(shù)的發(fā)展和成熟，誕生新的業(yè)務(wù)也很正常，這也是開拓者干的事。至于效果到底如何，只有交給時(shí)間來檢驗(yàn)了。

最后提一句，Crunchbase這個(gè)網(wǎng)站確實(shí)好用，企業(yè)的基本信息全不說，還能通過關(guān)鍵詞來搜索公司。比如，你可以指定NLP來查找相關(guān)企業(yè)。不過這是高級功能，要會(huì)員才能用，348刀一年。如果想比較全面地了解一個(gè)行業(yè)，或者某種技術(shù)的落地情況，這應(yīng)該是個(gè)不錯(cuò)的工具。

關(guān)鍵詞：創(chuàng)業(yè)

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