不懂NLP的人想知道，NLP的难度在哪里？

人工智能的专家说

人工智能大致有三个阶段

感知、认知、推理

在电力物联网用于设备管理里头

感知对应的是设备侧的传感器

和各种监测技术

认知对应的是故障模型

推理对应的是故障预测

（额在两年前画的小图片）

干这种事儿的目的是啥？

是把传统的状态监测智能化

把更多的预防性检修

变成预测性维护

把发现故障的关口前移

前移到维护阶段

从而最大限度的减少

消缺、检修、故障抢修

甚至是事故应急的概率

从本质上讲

业主干这种事儿不是为了获得

可以入账的经济效益

而是为了避免未来的损失

这与保险玩法是比较接近的

OK，开始聊NLP

NLP是个什么鸟？

是自然语言处理的意思

额初步理解

NLP的感知貌似做的不错了

比如微信聊天中的语音转文字

有了至少80%以上的正确率

那么，NLP难在什么地方呢？

额觉得，难在认知上

就像我早上发的这个段子所讲的

女生怕男生不来，但又怕他乱来

18岁以上的正常人

都能正常理解这句话的意思

但是

如果让机器来理解这句话

不知道会出现什么结果

这就是认知的问题

从前好几年

额在新浪博客的京东藏宝斋上

写过很多大数据的段子

其中就提到

革命样板戏《红灯记》中

李玉和关于木梳的一段对话

如果让机器去理解

不知道会出现什么结果？

从前的文章

我把大数据是这样分类的

四个维度，分别是

结构化数据、非结构化数据

实时的、非实时的

还构建了一个特别捣糨糊的场景

是关于结构化数据和非结构数据

跨断层分析的问题

说

有3亿人每晚讲鬼故事

吓得另外5亿人每晚开灯睡觉

第二个月

统计局的数据出来了

说

上个月全社会用电量增长了

也知道是居民用电量增长

但是

增长的原因到底是什么呢？

又有谁能知道

其中有

3亿人讲鬼故事的贡献呢

这是NLP在认知上的另一个需要解决的问题

想当年，额写这个捣鸡毛的段子

是为了批判社会上

有一种非常错误的认知
即

大数据只需要研究相关性

而不需要关注其动因

借机mark一下

额对考古学的痴迷

已经超过了大数据和电力应用

今天

领导给我一个任务

学习一份新科技公司的资料

额发现他们有两个解决方案

一个是关于RPA的

一种场景是关于电表缴费复电的

额很替他们担心啊

另一个是关于NLP

貌似在认知上还需要多多努力啊

这个翡翠小丢丢

额什么时候才能完工呢

额喜欢把正经事儿，用特不正经的style来表达，故自称【爱胡扯】