认识 Lettria：我们在 AI 革命中的地位始于 NLP

自然语言处理 (NLP) 几十年来一直是一个研究领域，但由于深度学习的快速发展，它最近获得了前所未有的关注。 NLP涉及使用计算机来解释、理解和生成人类语言。在早期，NLP 依赖于基于规则的系统，这些系统处理语言细微差别的能力有限。

然而，随着机器学习和深度学习的出现，NLP 近年来取得了长足的进步。

今天，从简单的文本对话到高级视频，人工智能的力量一直在我们所有社交媒体源中占据首位。但是漏斗的另一边呢？我们在提要中遇到的 AI 图像需要 TB 级的库存图像才能显示在我们的屏幕上。那么，我们如何从独特的、人造的内容转变为由计算机开发的内容呢？

生成式人工智能革命

虽然自然语言处理在 AI 领域受到了大量关注，但生成 AI 也取得了长足的进步。从创建逼真的图像到撰写整篇新闻文章，生成式人工智能有可能彻底改变我们处理内容的方式。

随着这项技术的不断发展，公司应该感到有义务将人工智能整合到他们的工作方式中。通过这样做，他们可以通过自动化任务和大规模创建内容来获得竞争优势。然而，认真对待这项技术非常重要，以确保正确的人出于正确的原因使用它。

在Lettria ，我们相信人工智能在增强和简化工作流程方面的力量，但我们也理解有意识地使用这项技术的重要性——对最佳数据进行最佳查询——采用面向行动的方法。

NLP 的重要性

这就是 NLP 的用武之地，展示了 Lettria 在 AI 革命中的地位。

我们从更广泛的社区（电子邮件、评论、评论、录音等）创建和启发的在线内容可以累积成难以逾越的数据量。对于一个人，甚至是一个大团队来说，采取一个能解释所有这些信息的观点是不可能的。

数据科学家开发 NLP 项目，根据专门校准的参数分析非结构化文本数据。他们通常会花费数月的时间来完善这些参数并开发专门针对其数据集进行校准的算法。

NLP 的挑战

项目 在数据团队开始注释和查询数据之前，他们必须将所有内容编译到一个数据库中——通常要考虑多种格式。这些只是专家在项目早期阶段必须克服的许多步骤中的几个，通常它需要多个具有不同技能组合的人，每个人都使用不同的编码语言和工具包。

从业务角度来看，部署这些深入项目所需的资源可能很快就会失控。正如我们经常提到的，85% 的 NLP 项目注定要失败。从软件解决方案的成本到我们的数据团队开发项目管道所需的大量时间，这些项目中只有 53% 能够从原型设计到生产。¹

莱特提亚的诞生

麦肯锡公司 2019 年的一份报告发现，只有 8% 的公司能够在其组织内成功扩展人工智能。² Lettria 的构想是通过统一 NLP 项目历史上需要的所有孤立步骤来解决这些问题，并使项目民主化，以便人们来自外部的数据团队可以带来他们的见解，从而将时间线从数月缩短至仅数周。

自四年前成立 Lettria 以来，该行业不断发展，我们调整了我们的软件以超前思考并按照公司需要的方向扩展我们的解决方案。通过对经常激发 NLP 项目灵感的用例和应用程序的复杂理解，Lettria 简化了项目管道以包括最终步骤并在应用程序中提供重要见解。

Lettria 的解决方案

从为处理呼叫中心数据的客户自动扫描音频转录的Voice2CRM功能，到协调产品目录以便电子商务专家可以增强他们的产品目录以实现交叉销售，我们已经自动化了一些最常见的需求现代企业面对。

无代码平台近年来变得流行，Lettria 采用这种方法使没有编程经验的协作者能够构建复杂的应用程序，从管理到生产。它使企业能够在不需要多个开发人员的情况下快速制作原型、测试和部署他们的产品——使项目民主化——通过结合外部专业知识并直接让多个部门参与到管道中。

Lettria 的技术专长

在我们创业公司 4 年的历史中，我们已经发展了 Lettria 的技术专长，整合了语言学家和产品专家以提供最先进的解决方案。 Lettria 的开发团队紧跟生成式 AI 的创新进步，完美适应深度学习的最新趋势，使我们能够创建优于传统 NLP 方法的模型。

关于输出，我们开发了允许用户自动生成知识图谱和可视化洞察的解决方案，以便管理人员可以快速部署解决方案并激活组织中必要的参与者。我们还将我们的软件与您的日常必需品（如 Shopify、Salesforce 和 Tableau）同步——允许销售团队和商业智能部门直接利用 Lettria，而不会牺牲数据团队的任何宝贵时间。

从我们新改进的用户体验到 Lettria 的机器学习算法与我们的语言团队携手合作，部署 NLP 从未如此简单。

了解更多关于 Lettria 的信息 在我们的网站上阅读更多关于我们的语言工作、成功案例和产品开发策略的信息。有兴趣了解我们的 NLP 软件如何为您工作吗？立即联系并预订演示。

1. https://www.infoworld.com/article/3639028/why-ai-investments-fail-to-deliver.html

2. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business Functions/McKinsey Digital/Our Insights/利用人工智能扩大规模/Getting-to-scale-with-artificial-intelligence.ashx

本文的主图是由 HackerNoon 的AI Image Generator通过提示“ai revolution”生成的。