推 patentable: 最大的問題確實是詞庫,還有上下位用語的關係 06/29 06:52
→ VanDeLord: DL角度來看,原始資料清洗剩下的資料量和演算模型難搞 06/29 09:58
→ VanDeLord: 之前想開發DL模型演算法,不過這一塊太吃AI科學家能力, 06/29 09:59
→ VanDeLord: 弄個五人團隊加上硬體一年硬生生要掉我1200萬台票,市場 06/29 10:00
→ VanDeLord: 規模有限,暫時放棄先看後面AI硬體有沒有辦法降價XD 06/29 10:01
→ VanDeLord: 演算法的部分等 AutoML的發展,看起來有機會 06/29 10:05
→ VanDeLord: AutoML的好處是,將足夠清洗好後的資料餵進去,會自己找 06/29 10:07
→ VanDeLord: 最適合的演算模型, 而不是靠人設計模型,對於沒有頂尖AI 06/29 10:08
→ VanDeLord: 科學家的企業來說,這一塊商機感覺很大 06/29 10:08
→ ides13: 曾經想過這上面的的想法創業,但覺得應該不可能,只留在想 06/29 11:33
→ ides13: 想的階段,對於敢付出實際的人,都感到佩服。 06/29 11:34
→ ides13: V大你真有勇氣。 06/29 11:34
→ ides13: 上面有代碼,提供給有興趣玩的網友參考。 06/29 13:10
→ ides13: 只要更換sentance1及2的文字,就能算出相似度。 06/29 13:14
→ ides13: 「GoogleNews」詞向量的下載地址,如上。 06/29 13:18
→ VanDeLord: 當初還找了金庸古龍小說訓練出來的演算模型,跑一個月以 06/29 13:53
→ VanDeLord: 終於一個claim裡面有一小段話看起來比較像樣 06/29 13:53
→ VanDeLord: google : AI論文機器人 06/29 13:58
→ VanDeLord: 不過我也發現有些美國網站開始有推銷AI寫專利這一塊 06/29 13:58
→ VanDeLord: 發明人只要輸入發明內容,就會生成專利說明書給你..orz 06/29 13:59
→ VanDeLord: 不過我看內容還是需要人工校閱就是了 06/29 13:59
→ VanDeLord: 在語意模型裡面, 英文比中文簡單太多了...嘆 06/29 14:00
→ ides13: AI HUB,有在進行類似的專案。 06/30 15:07
推 ealvis: 其實你用svm類似的方向去想ai分析專利,會落入pre-train 07/13 04:30
→ ealvis: 那些拘束。但其實用cluster的方式去想專利相似應該會比較 07/13 04:30
→ ealvis: 適合。以醫療分析也是這樣,其實你不用管原本的分析標的在 07/13 04:30
→ ealvis: 你的眼光是什麼特性,因為分析後的ai會告訴你為什麼他要這 07/13 04:30
→ ealvis: 樣分析。但真正的問題是拿ai來弄專利太浪費錢,拿這些錢 07/13 04:30
→ ealvis: 來弄人命才比較好賺錢 07/13 04:30
→ ides13: 謝謝提供進一步資料,原來還有cluster的方式。 07/14 13:37
→ ides13: 目前是想找一種能夠幫助檢索的方式,但理論基礎太弱了。 07/14 13:40
→ VanDeLord: cluster是傳統語意分析方式 08/01 14:30
→ VanDeLord: cluster分析是有其優點 08/01 14:31