【摘 要】
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美国Lux Research研究机构近日发布了题为《人工智能和机器学习改善创新前端》的白皮书。白皮书指出，自然语言处理（NLP）技术可提升创新效率，但目前尚未得到充分开发利用。 目前，产业界正发力钻研人工智能利用数据的高效方法。通过自然语言处理和主题建模可以使技术优化、竞争分析和微弱信号检测等流程得到改善，加快海量文本数据分析，而以上环节均是创新驱动的关键所在。Lux Research数字产品副
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美国Lux Research研究机构近日发布了题为《人工智能和机器学习改善创新前端》的白皮书。白皮书指出，自然语言处理（NLP）技术可提升创新效率，但目前尚未得到充分开发利用。
目前，产业界正发力钻研人工智能利用数据的高效方法。通过自然语言处理和主题建模可以使技术优化、竞争分析和微弱信号检测等流程得到改善，加快海量文本数据分析，而以上环节均是创新驱动的关键所在。Lux Research数字产品副总裁凯文·西恩认为，有效利用机器学习可快速挖掘数据，从而减少全面分析时间。
自然语言处理技术带来的增速由主题建模实现，主题建模从文本中提取重要概念，同时大量消除了与之相关的人工假设及数据偏差。使用机器学习来提升创新速度和技术包容性，已日渐成为业界共识。知识建模可使用分類法来定义特定主题下关键创新领域的技术发展趋势。
西恩总结说：“人工智能和机器学习带给决策过程的支撑和信心将使创新加速，但这并不意味着人类的缺席。人们仍然需要定义分析的起点、标注主题并从收集的信息中提取所需数据。”
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