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餐厅在金融城边上,一条相对安静的背街。
暖黄的壁灯,裸露的红砖墙,深色木质家具,墙上挂着泛黄的意大利风景照片,番茄、罗勒和大蒜被橄榄油激发出的浓郁香气,夹杂着食客们嗡嗡的交谈声和杯盘碰撞的脆响,充满了南欧式的活色生香,与窗外金融城的冰冷线条形成鲜明对比。
最里面一张长条桌,众人围坐,李乐有意无意的选了个王铮身边的位置,点了点头,算是打过招呼。王铮也微微颔首,动作幅度小得几乎看不出来。
服务员手脚麻利地端上几篮烤得恰到好处、外脆内韧的巧巴达面包,配着橄榄油醋碟花生毛豆拉皮拍黄瓜,又推荐了今日的特选红酒。
韩远征作为东道,嚷嚷着今天我韩公子个人买单,大家都别客气,想吃啥吃啥,随便点,李乐瞅瞅菜单最后的那道标了218镑的白松露t骨牛排,想了想,还是算了。
最后一群人一合计,前菜点了腌肉、海鲜拼盘,主菜有意面、烩饭和各式烤肉烤鱼,李乐要了份经典的番茄罗勒意面,瞥见一旁的王铮点了煎海鲈鱼配炒时蔬,倒是显得颇为清淡健康。
等餐的间隙,大家三三两两聊着。从刚才严肃项目讨论,赚到了到伦敦的天气、最近的电影、新闻、奇葩事。
李乐才不管那些,掰开一小块外脆内软的面包,慢条斯理地吃着,耳朵支棱着,不着痕迹地收集着桌上的各种声波。
王铮话不多,但有人跟他说话时,他会很专注地倾听,然后给出简短、得体的回应,脸上始终挂着那种标准的、略显疏离的微笑。不主动挑起话题,但也绝不冷场,分寸感拿捏得极好。
酒水上来了,韩远征举杯,“来,第一杯,庆祝咱们指南针顺利启航!也感谢各位的信任和支持!”
众人纷纷举杯,玻璃杯碰撞发出清脆的声响,气氛更加热络。
李乐趁着上前汤的间隙,李乐脸上挂起那种带着点好奇和谦逊的笑容,主动向王铮搭话,“王总,刚才听您聊那个permasense的项目,感觉您对技术这块儿真是门儿清。”
“正好,我有个问题想请教一下,关于后面那个Autonomy的知识管理软件。”
王铮转过头,目光平静地看向李乐,“请教不敢当,李博士请说。”
“嗯,”李乐凝神,装作略一思考的样子,“我就是对那个基于本体论的知识图谱构建有点好奇。对我们来说,本体论是个哲学概念,指存在的基本范畴。用在软件里,具体是指什么呢?”
“它是怎么把公司里那些乱七八糟的邮件、报告里的意思给提取出来,还能把它们关联上的?这个,有什么内在逻辑么?还有自然语言处理,具体是怎么让电脑理解人话的?总不能是给它本词典自己翻吧?”
问题问得有点外行,却正好挠到了一个技术人士可能愿意展示的痒处。
王铮似乎对这个问题并不意外,他略一沉吟,用尽量通俗的语言解释道,“软件领域的本体论,可以理解为一套关于某个特定领域的概念、属性、关系以及约束的形式化规范。”
“简单来说,就是给计算机一套理解特定领域知识的字典和语法。”
随后拿起手边的餐刀和叉子比划了一下,“比如,在金融领域,公司是一个概念,收购是一个关系。通过预设的本体,系统能识别出一份文档里提到A公司和b公司,并且文档中出现了收购这个词以及相关语境,它就能推断出可能发生了一次收购事件,并将这条信息与A公司、b公司的其他信息关联起来,而不是仅仅匹配A、b、收购这几个关键词。”
“至于第二个问题,还是打比方,苹果这个词,在水果店上下文里,指的是食物,在科技新闻里,可能指公司。系统需要能根据它周围的词,比如吃、股价、ipod这些关联词来判断具体指向,并链接到知识库中相应的属性,像卡路里、市值。”
“这需要模型能捕捉语义和上下文,而不仅仅是关键词匹配。”
“它的核心技术包括自然语言处理,用来理解文本的表层意思,还有逻辑推理,基于预设的规则和本体,进行深层次的语义关联。Autonomy的亮点在于他们的算法在处理模糊性和上下文关联方面,据说有独到之处。”
一番解释条理清晰,深入浅出,既体现了专业性,又让非技术背景的人也能听个大概明白。
李乐若有所思地点点头,“哦,这么一说就明白多了。相当于给机器装了个能理解专业领域语言的脑子。”
“那,再请教一下,您觉得这类技术,未来的应用瓶颈会在哪里?是技术本身更难突破,还是市场接受度,或者说,让企业愿意把内部各种格式的数据打通整合的这个过程更困难?”
这是一个更偏向商业和实操层面的问题。
“两者都有。技术层面,对自然语言的理解,尤其是处理歧义、讽刺、隐含信息等,仍然是巨大挑战。目前的系统远未达到真正理解的程度,更多是基于统计和模式匹配。”
“至于市场层面,”王铮想了想,抿了口酒,“企业数据整合的阻力确实很大。这涉及到部门壁垒、系统兼容性、数据安全隐私,以及最重要的,改变员工工作习惯的成本。”
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