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首席技术官Robert Weissgraeber&AX Semantics董事总经理– Interview Series

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Robert Weissgraeber是该公司的董事总经理兼首席技术官 AX语义,他负责产品开发和工程。罗伯特(Robert)是一位有需求的演讲者,并且是包括敏捷软件开发和自然语言生成(NLG)技术在内的主题的作者,也是《福布斯》技术委员会的成员。他曾担任aexea的首席产品官,并在约翰内斯·古腾堡大学(John Hannes Gutenberg University)学习化学,并在康奈尔大学(Cornell University)担任研究职位。

最初是什么吸引您进入自然语言生成(NLG)领域的?

自200年前打字机和1960年代后期问世以来,书写及其传统上的执行方式尚未见过重大创新。三件事吸引了我进入NLG行业。首先,亲眼目睹人们面临的挑战和困难,并不断忍受不得不创建大量内容和文本的经历。例如,从字面上看,从事电子商务的人每个月都要写上数百种类似但又独特的T恤和服装描述,因为新产品的涌入需要这样做。耗时,成本高且无法扩展。我知道利用AI自动执行内容生成(相对于尝试手动生成内容)的能力将改变许多行业的游戏规则,这些行业必须定期创建大量内容-不仅是英语,而且还包括许多其他语言。

其次,看到其他人向市场推出的“低技术”解决方案的类型(例如旋转工具或使用“ Enterprise UX”的实施不佳的NLG工具),只会巩固我对NLG力量的吸引力。

最后,我想从事的工作不是下一个在线商店或下一个“ Uber for X”的演绎,而是能够解决一个非常棘手的技术问题,同时为现实世​​界中的挑战创建解决方案的东西。完美的NLG解决方案能够重新定义数字时代的内容生成,可以降低全人类的“噪音”,因为它可以实现超精确的通信。

您能否讨论AX Semantics提供的某些NLG解决方案?

AX语义是基于SaaS的100%NLG解决方案,具有易于使用的UI(用户界面)。客户通过使用我们的NLG工具配置其业务应用程序来构建自己的内容生成机器,该工具可以在几分钟内自动以110种语言自动完成内容的生成,包括跨数据生成,例如从英文数据中提取中文文本。结果,公司可以获取数据和信息,并快速,大规模地创建独特的内容,而无需考虑永久的业务和文化转变。

NLG 技术有许多用例。不同的行业使用它来解决各自行业独特的内容挑战:

  • 电子商务: 大多数客户使用我们的NLG软件生成大量独特的产品描述(对于SEO至关重要),类别内容或个性化电子邮件,例如购物篮退件恢复电子邮件。
  • 品牌/客户传播,包括社交媒体: 品牌和内容代理机构使用NLG保持稳定的新鲜博客内容流,或跨多个社交媒体渠道创建和填充独特的社交内容,并且可以使用110种语言来进行。
  • 媒体或“机器人新闻”: 出版商使用我们的NLG软件进行选举报告或基于数据的新闻报道,例如污染水平监测,股票表收益,体育比分和犯罪记录,从而使记者有更多的时间从事更具创意,更具吸引力的新闻报道或艰辛的调查性报道。内容生成软件在许多方面都有助于复兴当地新闻业,特别是对于现金短缺的小型报纸。自2000年以来,新闻业一直处于紧缺状态,因为报纸已经裁减了记者和编辑,甚至完全关闭。在挽救新闻业方面,NLG实际上是一个不太可能的盟友。
  • 金融服务/银行: 财务分析师,经纪人和高管面临着快速更新州和联邦法律法规要求的内容的需求,例如有关投资计划,风险评估和财务备案的详细信息—所有这些都必须定期更新。我们的NLG解决方案可以解决财务报表重复出现,监管文件,执行摘要和其他书面沟通的难题–所有这些通常都需要收集来自不同来源的大量财务数据,进行分析并将其翻译成针对各种受众和语言定制的文本。银行和金融业员工可以毫不费力地将大量数据转换为实时可操作的书面叙述,创建报告,条款和贷款描述,监管文件草案以及详细描述投资的文件-超过110种语言—只需很少的培训—为更高价值的活动和职责释放带宽。
  • 制药: 制药公司使用我们的符合HIPAA要求的NLG软件,通过自动编写30%的CSR来生成关于药物的法规临床研究报告(CSR),速度最高可提高40%。这是至关重要的,因为将药物推向市场的最具挑战性的阶段是人体药物试验,即阶段III,在此期间,临床医生必须撰写描述药理作用和试验结果的CSR。通常,将收集从人体药物试验中收集的数据,然后由医疗撰写团队手动编辑该报告,但是,这种过时,繁琐且耗时的过程可能会延迟挽救生命的药物的上市时间,并给制药公司造成数百万美元的损失。还存在能力挑战。撰写企业社会责任报告通常需要几个月的时间才能完成,这限制了医学撰稿人团队每年可产生的企业社会责任数量。

在新闻业和其他类型的写作中,作家的声音被认为很重要,您能否讨论为NLG生成的内容起草“个性”的重要性?

借助我们的NLG流水线方法(与文本到文本,基于语料库的东西(例如GPT-2 / 3)相反)的“数据到文本”解决方案,作者是创作过程中至关重要的组成部分。作者在数据之间配置了许多含义级别,并为文本的所有方面添加了“微型模板”,这使机器可以通过“单词袋”方法选择和组合所有方面。

您能否讨论什么是混合内容生成以及员工如何利用它?

混合内容生成是人与机器协同工作的地方。每个演员都专注于他们最擅长的方面。人类优先考虑创意部分,写作风格和特定内容的选择,包括策展和定义。机器负责生产,语法正确性的建立和内容的缩放。

人与机器之间的合作关系产生的混合内容满足了对全天候新鲜,重要内容的迫切需求。我们的软件所生成的内容几乎与人类作家没有区别。员工可以使用内容生成来创建可以随时更改和更新的新内容。使用内容生成软件可以使他们不仅实现,而且超越了他们的工作要求和期望。

随着内容能够即时创建,如何量化内容质量?

最终,它将根据结果进行测量和量化。早期,我们曾讨论过有关衡量符合个人含义的质量方面的讨论,即“我喜欢这个词或那个”等,但是由于可以进行大规模A / B测试,因此现在可以客观地对其进行衡量。例如,我们的一位客户在使用正式或非正式语言(某些非英语语言已将其编纂)的决定之间苦苦挣扎,并能够对其进行测试以找出最有效的方法。

您可以就内容如何分散化发表意见吗?

没有任何一个来源或市场在内容生成或扩展内容的能力上具有垄断地位。那’是NLG技术和软件的力量-它为大小公司提供平等的机会和平等的机会。

借助NLG和发布技术可以访问来自世界各地的有效数据源,各种规模的企业都可以构建可扩展的内容,并使其适应自身需求,同时使用NLG技术保持其不断更新。例如,客户服务部门可以针对特定于服务的内容制作自己的产品说明,或者在线营销人员可以将其内容调整为面向销售的方式-无需增加维护或成本。

这类内容生成将带来哪些新的“解锁”商机?

首先,我们’将会看到全新的超个性化内容,其中大量数据源被组合以为特定个人生成内容,例如,占某人的天气报告’带有个性化基金报告的旅行行程或金融服务。其次,随着公司越来越拥抱数字时代,他们’能够利用自动化的内容生成为其业​​务创建更强大的在线状态。

您能否讨论一下NLG带来的一些社会公益潜在方面?

消费者被跨多种渠道(包括他们的移动设备,计算机甚至邮件)的连续通信流(文本,电子邮件,无数广告和促销)所淹没,他们需要滚动浏览以阅读所需信息。

NLG 允许进行个性化,精确和降低噪音的通信。想象一下,只收到考虑到您的个人信息并使其适应您的需求的新闻通讯或报告。 NLG提供了一种更好,更周到的方式以对客户重要的方式吸引客户。

目前有哪些企业在使用AX Semantics?

在与某些客户确认我们的解决方案后大约三年前,我们开始将我们的NLG解决方案引入大众市场。我们有成百上千的客户试用我们的软件,并使用AX Semantics构建他们的个性化解决方案。然后,我们微调了必要的学习材料和入职流程。现在,许多最初的小客户已经向我们扩展了他们对内容的需求,包括像 德勤 , 阿迪达斯 , 雀巢 , 奥托 拜尔斯多夫 .

您还想分享有关AX Semantics的其他信息吗?

我们为AX Semantics被认可为世界自然语言生成平台的前五名提供者之一而感到自豪 加特纳 ,并且我们被NLG市场评选为顶级新兴公司 福雷斯特 .

最后,除了我们自己的客户群和销售之外,我们还在寻找希望在我们的技术之上构建自己的垂直用例的公司,并且我们正在积极地为那些公司提供培训等支持。因此,如果您正在建立新产品或公司,并希望使用内容生成功能,我们很乐意与您交谈。

感谢您的精彩采访和有关NLG的详细解答,希望了解更多信息的读者可以访问 AX语义

安东尼·塔迪夫(Antoine Tardif)是 Futurist 他对AI和机器人技术的未来充满热情。他是 BlockVentures.com并已投资了50多个AI和区块链项目。他是的联合创始人 Securities.io 一个专注于数字证券的新闻网站,是unite.AI的创始合伙人。他也是 福布斯技术委员会。