「Curious Thing」完成150万澳元种子轮融资,以问答模式落地自然语言处理

yuhsienSU · 2019-02-22
人工智能主动发问的优势在于问题本身包含大量语境化、结构化信息,可使得回答在知识图谱的范畴下更易于机器理解并进行深度处理。更通俗理解的话,就是在问答情境下,自然语言处理的复杂度可以大大被简化。

36氪获悉,来自澳洲悉尼的Curious Thing (奇听科技) 近日完成来自Qualgro VC和Reinventure Group的150万澳元 (人民币约750万元) 种子轮融资,并已开始在澳洲以及东南亚地区拓展业务。

Curious Thing的核心技术为藉由知识图谱,让机器主动提出问题,向用户进行自然语言发问,并将用户回答进行快速的结构化提取,然后进一步发问以获得更多信息。对此,Curious Thing团队称之为“赋予机器好奇心”。 

Curious Thing联合创始人兼CTO徐涵博士表示,人工智能主动发问的优势在于问题本身包含大量语境化、结构化信息,可使得回答在知识图谱的范畴下更易于机器理解并进行深度处理。

更通俗理解的话,就是在问答情境下,自然语言处理的复杂度可以大大被简化。

目前Curious Thing的核心业务为基于语音的AI面试机器人,目的是帮助大企业更高效准确的完成人才海选步骤。比如传统行业模式下,HR部门通常需要通过数百个电话面试从1000个候选人中筛选出20个候选人。而通过Curious Thing AI面试机器人的协助,企业HR部门可以节约大量时间人力,并快速进入面试官和少量面试者深入讨论的环节。

“公司核心技术并非专为招聘面试设计”,徐涵博士向36氪说明,由于项目早期发展考虑,面试是相对适合Curious Thing技术的应用场景,日后也有机会横向落地到产品调研,客户服务等领域。

Curious Thing同时也表明,他们并不认可AI面试官应该完全取代人对人的面试环节。人力面试官在评估面试者的创造力、独立思考能力和深入理解等方面依然不可取代,Curious Thing目前更多定位于协助企业在海选阶段的面试淘汰。

当被问到目前机器可以理解人到什么程度时,徐涵博士表示,目前的机器对自然语言的理解还是以应用场景为主导的,Curious Thing使用开源非结构数据与标记数据并行的模式进行语句层面的嵌入式深度学习,以达到在意群和长句层对面试者表现进行评估。

Curious Thing创始团队由连续创业者以及机器学习专家组成。公司CEO兼联合创始人Sam Zheng为此前红杉资本中国在澳洲投资的第一家AI初创公司Hyper Anna的CTO兼联合创始人。公司另外一位联合创始人David McKeague此前在硅谷有多次成功创业经验,公司技术团队则由CTO兼联合创始人徐涵博士带领。

Curious Thing目前业务仍然以英文面试为主,主要客户有澳洲科学院,西太平洋银行等大型机构。在Curious Thing的三位创始人中,有两位拥有华人背景,因此,他们也非常希望在不远的将来可以将自己的产品和技术应用于中文业务,拓展中国市场。

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