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《泥沙龙笔记：NLP component technology 的市场问题》
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马: 李老师有没有考虑把parser核心代码拿出来放到云端, 搞一个parsing as a service提供api调用。各种互联网大公司小公司从电商到企业信息化都有句子分析的需求，小公司最多就拿斯坦福用用，大公司in house NLP研发的parser估计没有您的parser精准。
我: 公司没有这个motivation。要是自家创业的话，这个思路可以考虑。但历史上做 component technology 的鲜有成功。
马: 这个可能需要一定的pr和营销
我: 做得最轰轰烈烈的 Inxight 当时是作为 NLP industry leader，背后又有 PARC 的光环，最后在融资 10 轮以后，还是壮烈了，因为 market 不足以养育它。
马: 另外得到外部认可，被MS amz或ibm的云计算部门收购也不失为一个好出路
Nick: 伟哥可以再来篇nlp痛说家史: 十七年风雨狂怕谈以往。
我: 我一直在痛说啊。难得你们组群提供了痛说的平台。平台之前，就在自家的博客菜园子了痛说了n年。否则怎么会积攒了两三百篇 NLP 的博文呢，比中规中矩写论文爽气多了，天马行空，其积累都足够开办全世界第一所 【NLP 大学】了。进这所大学既无门槛也有很高的门槛，师傅领进门，修行靠个人，能不能毕业就看造化了。
马: 关键是放到云端控制好流量之类，成本应该不高，就算发展不如预期，投入也有限。现在也许市场条件更成熟了。从互联网公司到传统的企业信息化公司都在招NLP的人才 从关键词到实体到IE 以及sentiment都是标配。如果能帮他们的提高效果，降低成本，提供了价值，没道理不赚钱。我觉得parsing as a service比各种AI和纯ML的api创业公司靠谱和实用多了。
我: 提供 AI 或 ML 工具的公司可以生存么？印象不就是那些大学教授做一些开源的工具 放在那里给人用，大多免费。做大数据架构和工具的倒是有市场。做 AI component technology 的悬。so far 未见成功案例。
马: 不清楚 但市面上已经有一些公司，也拿到投资了，能不能活下来就另说了。另外 ibm的watson部门和微软的云计算的一个分支最核心就是一些ml和text analytics的服务啊。
我: 巨头另说，不代表business，他们一转念就把工具免费了，譬如 Facebook 和 谷歌最近的作为。
马: 可能取决于市场对NLP技术需求的规模。规模足够大养活一两家parsing/ie公司也不困难。只要有足够造电器的中小企业，卖马达的可能就会有生意。
我: 不给力，dream job 是去 wechat 里面去挖掘，啥挖不出来呀。只有想不到的，没有挖不到的。
马: 让白老师介绍个腾讯的高管给您，配个团队，用黑科技挖矿。不过难点可能在于腾讯估计不放心在硅谷开个办公室挖数据。
我: 腾讯在硅谷的经理曾经多次想促成双方的合作。data 的敏感度根本不允许。
马: 数据是命根子啊，腾讯的态度不难想象。
苏: 他们自己做吧
我: 那自然。不在工具有多强，科技有多黑，如果是富矿，平台足够大，一把菜刀也可以在大数据闹革命。没办法，那叫平台优势。
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