工业界怎样评估一个问题是否适合用NLP解决

整理于论文 On the Challenges of Translating NLP Research into Commercial Products

1 首先确定商业问题是什么：潜在用户是谁，要解决什么问题，定义问题的输入与输出。

2 确定这个问题是否需要用统计方法的NLP：数据量很大，需要自动化，且需要用复杂的规则，更适合机器学习。

3 确认是否有可用的数据：如果没有，是否能用公开数据集代替。如果可预见的时间内拿不到数据，quit。

4 当前对这个问题的 state of the art 是怎样的：模型怎样，输入怎么表示，评价指标是什么。需要两到三年研究的，开一个研究型项目。感觉已经比较成熟了，商业化。