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 诚心请教VC及资本运营高手，我遇上这样的问题应该如何解决？ |
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诚心请教VC及资本运营高手，我遇上这样的问题应该如何解决？ -- 文成武德周，乾坤日月明，天地正气锋 - (2421 Byte) 2005-5-30 周一, 04:55 (1841 reads) |
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作者：tutu 在 海归商务 发贴, 来自【海归网】 http://www.haiguinet.com
您问的营运操作和商业模式方面的问题，不是资本营运方面的问题。
事实上绝大多数VC对此也没有什么好办法，包括我自己。VC的工作是找到在这两方面有独到之处并且做得很好的企业，一般他们是不会花这个心思帮您出这些点子的，更何况他们并没投资你的企业。即使他们已经投资了你的企业，当你的企业遇到类似的问题时，VC更倾向于找一个营运高手来加盟你的企业，当然，你要给这个新加盟的人高工资加股票期权。这是因为他们没有Idea或者认为不值得花这个心思帮你构思Idea。唯一的例外是那个VC刚好以前遇到过类似的情况，并且有成功经验。如果真是这样那您真是三生有幸了。
创业成功的两个基本要素是‘机会’和‘人’。
机会 ＝ 命运和有准备的心态
人 ＝ 经验、执行能力和手头的资源
其他的因素都是这两种要素的组合或延伸。例如前两天您提出的命题“成功不在于你有多聪明，在于你认识什么人”就是机会与人的组合。
据您的介绍，好像你们并没用到什么独到的技术，but there is nothing wrong with it。下面对门子先生提到的文本分类技术，现在确实应用十分广泛，例如前几天有人提到的通过卫星自动选择记录电话谈话内容，还有百度古狗的自动新闻分类系统，再有就是MS WORD里面的“自动编写摘要”功能（在菜单“工具 Tools”拉下来就能看到，不过很少人用的）。国内的“智能狂拼”软件输入技术和科大迅飞的语音平台用的也是同一类技术（或者叫‘算法’）。
在欧美开发文本分类技术应用的小公司有很多，商业化比较成功的有英国的Autonamy和美国的Verity，还有被Yahoo收购的Inktomi的一个分部。Inktomi的那个分部已经被Verity收购（见下面的旧闻链接）。随便举一些文本分类技术应用公司的例子：
Inktomi, Altavista, Atomz, Google, Baidu
Teoma, Wisnut, FactCity, AskJeeves, Oingo, LexiQuest
Semio, Sageware, Wherewithal, Clairvoyance
Verity, Hummingbird, Convera, Autonomy, Quiver
iSilk, SmartLogic
有许多公司都声称有解决无序化信息的解决方案，或以提供个性化信息为买点。但是，这些方案都有其不足或缺点。下面列出主要的技术路径以及这些技术的不足之处
1. 借助关键词检索和专业语料库分类
（Key word + Lexicon) 没有上下文关系，规模升级不易，分类不准确，语料库的建立耗费人工，人工参与过多（如使用布尔逻辑查询式），无自学习功能，
2. 共同习惯的分析与推荐（Collaborative Filtering） 不适用于大样本集（如新闻）、不适用于跨类(集)样本，不考虑个性因素，人工参与过多，规模升级难，无法处理新的信息内容
3. 语义分析(Parsing, semantic or lexical analysis) 不考虑上下文关系，只能理解词句、不能理解段落，只能应用与某一具体语言，语义关联往往模菱两可，只可以同时处理有限几个概念，复杂的规则体系令到计算机系统十分‘笨拙’，对充满俚语和语法错误的文章无能为力。新兴的语义网（知网）虽有一定的应用前景，但只适用于较窄的市场范围，而且需要大量的人工劳动来建立规则体系和语料库。
4. 人工分类（Manual Taging) 工作量大，成本高，工作枯燥(从而导致分类的效率和准确率下降)，分类标准不明确，每篇文章分类标签唯一。
您现在做的大概是最后一种“人工分类（Manual Taging）”加上按照别的网站的原有分类自动下载。不过我扯得有点远了，弄不好又起误导作用了。
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旧闻链接：2002年12月18日，拥有1700位企业用户的verity公司宣布将并购inktomi公司的企业搜索 业务。verity公司的企业搜索软件在智能性上比google的技术还要好一些。verity公司对ink tomi公司企业搜索业务并购的目的是要和google争抢低端用户市场。而仅仅7天后，又传出了 雅虎并购inktomi公司网络搜索业务的消息。
作者：tutu 在 海归商务 发贴, 来自【海归网】 http://www.haiguinet.com
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