315章 知识“贴标”
古语云，书黄金屋。
真实义黄金屋虽尽。
知识换钱，众周知。
既知识够换钱。
知识源段换钱。
且知识源段搞钱话很比知识本身钱更快。
语言处理知识源算法数据换钱。
语言处理知识源狭义知识够换钱。
算法换钱基本世周知。
即便此知换钱果长间关注林灰段间忙碌重点清楚。
此牵扯林灰数间基本式摘算法件。
利早，足够利益驱林灰件鞍马。
算法换钱件基本难懂。
算法往往直接影响算法驱型产品效率。
效率真金白银。
够直接影响效率算法够很容易换取丰厚报酬。
理解算法换钱。
其实难理解数据什换钱。
毕竟数据很机器习算法构建基石。
机器习算法往往依赖标注数据。
且相长段期内机器习算法仅依赖标注数据。
且依赖量标注数据。
标注数据量较况，很候足训练性优异机器习算法。
角度，难理解数据什换钱。
很候甚至完全数据理解隐性知识。
数据标注程实际将散漫离散数据结构化、标签化程。
算法数据外，谓狭义知识什呢？
狭义知识般指通规则或词典等形式由工定义显性知识。
狭义知识主包括三：
——即语言知识、常识知识世界知识。
其，语言知识指语言词法、句法或语义进定义或描述。
其主特色定义义词集合。每义词集合由具相义词组。
常识知识指基共经验获基本知识。
世界知识包括实体、实体属性、实体间关系等。
或许理解？
什类知识换钱呢？
东西显易见吗？
知识虽本质依旧理解显性知识。
显易见显性知识。
等机器显易见。
类知识往往通规则化或者词典化处理便知识够通简单处理让机器理解。
很容易被机器理解知识叫狭义知识，被称专知识。
尽管主训练模型已经谋求算法甚至数据本身。
狭义知识相市场。
反正此尹芙·卡莉交流。
2014，硅谷点什机器习仍旧跟哈佛、牛津类高校合。
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仰仗哈佛、牛津除指望高校进数据标注外。
主应该指望高校狭义知识方加持。
做容易理解。
毕竟早涉及语言处理方模型数据候狭义知识进训练，依靠数据算法。
甚至林灰印象，即便世，互联网迅速崛，唯训练语言处理方模型狭义知识。
林灰拥相狭义知识，且水平什应该比西方世界知高少。
硅谷获取狭义知识每砸几千万元架势。
林灰狭义知识果够拿变话比利标注数据变方便。
仅仅理论容易变。
林灰绝话语权及随权威性。
林灰怎向潜受众其拥狭义知识资料比硅谷普遍材料更高明呢？
其实潜买林灰倒清楚很。
知算往几量狭义知识感兴趣并且差钱买其实特别。
林灰估计空规模狭义知识库感兴趣买外乎Microsoft、Google类超级巨头。
纵知潜买，林灰主找方啊。
话岂兜售？
兜售等直接丧失主性。
毕竟按照买思维逻辑：
兜售等卖产品信。
亦即商品缺乏权威。
商品缺乏权威等直接给判死刑。
买凭什缺乏权威性内容买单呢？
或许林灰臆测，林灰觉概率件。
权威性，纵更高水平东西。
拿换钱很蓝啦。
拥绝权威性，则。
很候卖市场。
买门求。
像尹芙·卡莉描述语言处理方算法团队兴衰轮转断。
哈佛、牛津类高校却始终担算法团队进合。
毕竟某程度顶级高校狭义知识尤其部分NLP离语言知识几乎等权威。
况别高校担吃饭问题。
甚至很算法团队脸色。
拥权威性。
水平高很容易吸金。
甚至需高校亲产知识。
某候甚至直接“通知识”进“贴标”。
，错，知识贴标。
才真正义躺赚钱。
且躺气层。
很，很遥远。
林灰必太灰。
因涉及话语权追求，林灰并孤单。
林灰并某。
五千悠久历史东方古。
林灰相信通断求索实涉及话语权终极追求。