人与人之间说道有所不同语言，尚且不会经常出现交流障碍，当人类和机器交互时，这种障碍则不会变为极大的鸿沟。毫无疑问，人工智能是时代发展不可逆的技术趋势，而作为这个时代的核心参与者——人与机器，如何更佳地交互一直是待解问题。其中，最关键的是让机器需要解读人类的语言。
市面上早已经常出现了大量的自然语言处置（NLP）企业，致力于人机之间的语言交互问题。不过，人工智能企业深度奇怪则将研发的焦点细化到NLP领域的核心——自然语言解读（NLU），以挖出深度语义解读的商业价值。NLU目的把人类语言翻译成机器可以“背诵”和“用于”的形式，即把非结构化的数据变为结构化的、机器更容易操作者的东西。
当文本变为机器可以背诵的结构化信息时，同一流程上的很多操作者就可以让机器来做到，或者让机器之间展开某种形式的交互。与NLP比起，NLU更为深度横向，就像“深度奇怪”这个名字一样谜样。该公司的创始人兼任CTO吕正东，曾供职于微软亚洲研究院、华为诺亚方舟实验室，长年专门从事机器学习和自然语言处置的研究。
作为自然语言处置领域的专家，他创业的想法是作出具备崭新技术高度的语言智能产品。不过，由于公司切入点较为了解，吕正东大笑称之为很多人不解读他们在干什么。
“我们期望构成一个原始的行业语义图谱，一方面，它需要和其他结构化信息做到无缝连接，另一方面，它可以必要辅助行业专家的决策。”吕正东讲解到，公司的愿景是探寻解读人类语言的算法，并且建构服务于行业的人工智能。据他讲解，深度奇怪最开始牵涉到的领域是法律，现在主要在公安和金融领域中做到应用于，代表性的例如智能审问类产品和智能风触产品。
以公安涉及场景为事例，吕正东讲解到，深度奇怪有两大技术框架，一是做到简单文本的解析，将要简单的文本转化成语义图谱；二是基于语义图谱展开推理小说，还包括图谱之间的核对、融合、预测、分析等。案件里的信息主要反映为文本形式的非结构化数据，深度奇怪首先必须对文本数据展开结构化，从而串联整个案件未知和待证实的信息，构成一个原始的语义图谱，这即是语义解析平台的功能。
此外，深度奇怪还有一个推理小说平台，可以用来处置语义图谱与其他信息的融合、核对以及在此之上的预测和行动建议等。必须解释的是，在破案过程中的很多信息是模糊不清和待证实的，推理小说平台不会通过多信息源的核对以及和人的交互，来渐渐已完成对信息的非常丰富和清晰化。
随着事实性信息的不断完善，该图谱不会变为一个更加原始和明晰的对案情信息的综合密切相关。吕正东回应，公安场景是NLU可以大展拳脚的领域。“只不过，在逻辑层上大有可为。
之前很多企业早已在感官层上取得了较慢茁壮，但总的来说，感官层市场的快速增长早已大幅度上升。”他指出，公安方面接下来更加亟待解决的任务，就是如何在理解层和逻辑层把数据串联一起构成解决方案。与医疗领域具有更为相近的痛点，公安领域也面对着专家资源的缺少以及与时代的僵化。
“新警察缺乏经验，杨家警员也在被一个问题所后遗症：他的经验不一定能和近期的破案手段融合。“吕正东说道。
所以，在这样的背景下，亟需一个既能融合杨家警员办案思路，又能以公里／小时的方式认识到各种信息、适应环境近期破案手段的解决方案。吕正东回应：“目前世界还没技术能一开始就做机器版的福尔摩斯或者狄仁杰，但是我们可以在一些局部展开突破，再行提升警员的办案效率，渐渐就不会串联起一个更加原始、更加强劲的解决方案。”据报，深度奇怪在公安市场的商业模式目前主要有两种：其一是将产品必要销售至公安局，用户已覆盖面积多个县区级公安局、地市级公安局和省厅；其二是与有所不同类型的平台型公司合作，通过他们的渠道展开市场推广。
似乎，深度奇怪的技术产品在效果与落地方面皆有所成，未来也有可能派生到其他领域。深度奇怪早已于2016年底已完成了合力资本及阿米巴资本的天使轮融资，目前对于新一轮融资所持对外开放态度。
本文来源：开云(中国)Kaiyun·官方网站，开云(中国)Kaiyun-www.geqisheji.com
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