今日主题
- 识别应用问题
- 交付有效解决方案
- 分享你的工作与开拓创新
应用NLP
应用NLP是指利用现有的NLP技术，处理标准基准和文档化示例之外的数据，来解决新颖的业务问题。
- 她使用BERT模型对带标签的数据进行分类，将自由文本的调查报告归入六个类别。
- 这位数据科学家训练词嵌入来识别俚语术语。
- 客户对于通过命名实体识别技术从评论中移除个人姓名表示满意。
我们使用过的一些数据
- 开放式（自由文本）调查回复
- 期刊文章
- 新闻文章
- 电子健康记录
- 项目评审
- 访谈记录
- 电话总结
- 社交媒体（推文、YouTube评论）
- 包装商品标签
问题对齐
如果没有NLP，你会如何解决这个问题？
Anodyne Andy 不了解问题 需要：
- NLP示例
- 业务背景
- 数据评估
Easy Ed 想要其他选择 需要：
- 数据收集
- 数据管理
- 简单解决方案
Show-off Sarah 想做“AI” 需要：
- 期望管理
- NLP示例
Helpful Hannah 拥有结构化数据 需要：
- 数据管理
- 补充分析
Labeling Larry 拥有“带标签”数据 需要：
- NLP/机器学习示例
- 数据管理
Prepared Pam 理解问题与NLP 需要：
- 数据验证
项目交付
恭喜！
你现在成了：项目经理、技术负责人或产品负责人，或者你需要向上述角色汇报工作。
NLP与机器学习项目的独特性
管理不确定性
- 实验记录
- 实验进度跟踪
- 效用评估
- 信心评估
- 项目状态报告
- 沟通不确定性
