观点记录

罗振宇在2017年的跨年演讲中提出了多个脑洞概念,包括动车组脑洞、热带雨林脑洞、比特化脑洞等,探讨了互联网时代的商业模式转变、技术进步及个人成长的算法。演讲强调了超级用户思维的重要性,并通过各种比喻阐述了如何在新时代抓住机遇。

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罗振宇2017跨年晚会
动车组脑洞
如果靠火车头,车厢越多,就车速越慢。而在动车组,车厢越多,也就意味着动力单元越多,速度反而不会慢下来。这就是我们把这个脑洞称之为“动车组脑洞”的原因。

不要留恋互联网的伊甸园时代啦。不要再想着像亚当、夏娃一样,能够随意摘取树上的果子啦。互联网人的“狩猎采集时代”结束了,“农耕时代”开始了。什么叫农耕时代?就是圈一块地,种一季粮,精耕细作,秋收冬藏。至于能圈多大,看你的本事,但是对这块地上的每一棵庄稼,心态就不一样了。他们不是什么点击量,他们是活生生的具体的用户,他们是你的衣食父母,你还胆敢大大咧咧地把他们称作是“流量”?
热带雨林脑洞
因为新物种越来越多,商业的打法出现了一种从流量思维到超级用户思维的转变。所谓的“超级用户思维”,就是我不仅关心我有多少用户,我更关心我有多少超级用户。

超级用户思维不止是营利模式的变化,它本质上是一种商业文化的迭代。它还有一句更重要的潜台词:我希望你以我为荣。就像一个城市,我不仅要提供你生活的良好设施,我还要给你提供生活在这个城市的荣耀感
比特化脑洞
什么意思?这个世界正在被迅速比特化、数字化。2017年,新零售不过是其中的一个缩影。过去,我们一直认为,比特世界是一个需要我们攀爬的山峰。但是,2017年,比特世界给我们开了一个大大的脑洞。原来它哪用你攀爬?它是主动匍匐到你的脚下,席卷你,拽住你,托举你,赋能你。
这是一个非常重要的脑洞。过去几年,我们经常会害怕一些大词。我们受到互联网思维、免费、共享、大数据、人工智能等等概念的冲击,我们一时恍惚,觉得这个世界下一秒就会变得陌生,我们会因此掉队。但是,明白了比特化脑洞,我们明白了,有两个趋势永远不变——
第一,无论产业怎么演化,都是往效率越来越高的方向演化。所谓的新零售,不过就是让更多的人,以更便宜的价格、更便捷的方式、更好的体验,买到更丰富的商品。这一点,不可逆。

第二,分工会越来越细。让专业的人做专业的事,让专业的人只做专业的事。越专业的人,就越不会被时代抛下。这一点,也不可逆。

拔河脑洞
在国境线构成的世界里,在拳击比赛的规则里,这个问题好像很严峻。但是在由供应链构成的互联互通的世界里,在拔河游戏的规则里,这个问题根本就不存在。

终点站脑洞

那中国就非常容易打开这个缺口了。中国就会利用自己的超大规模性优势和兼具效率、弹性的优势,在这个机会窗口里开疆拓土,攻城略地。

枢纽脑洞
作为枢纽,我们向原材料产地国家输出资本、制成品、基础设施和就业机会。

作为枢纽,我们向西方发达国家,提供形形色色的工业品和创新落地的机会。

人生算法

“算法,就是在连续性基础上运行的原则。”
巴菲特说,“人生就像滚雪球。重要的是发现很湿的雪和很长的坡。”这也是在说人生算法。

成就=核心算法×大量重复动作的平方

说得更简单一点,人生算法就是你面对世界不断重复的最基本的套路,找到它,重复它,强化它。你抓住中国式机会,就是更大概率的事件。

### 特征-观点对的定义 在自然语言处理领域,特征-观点对(Feature-Opinion Pair, FOP)是一种用于情感分析的技术框架。它由两部分组成:“特征”代表产品、服务或其他实体的具体属性或方面,“观点”则表示用户对该特征的情感倾向或评价[^1]。例如,在一句评论“手机的电池续航时间太短”,其中“电池续航时间”是特征,“太短”则是对应的观点。 --- ### 特征-观点对的应用场景 #### 1. **细粒度情感分析** 特征-观点对广泛应用于细粒度情感分析中。通过识别文本中的特征和其关联的观点,可以更精确地评估用户的满意度或不满程度。例如,在电商平台上的一条评论“相机拍照效果很好,但屏幕有些反光”,可以通过提取出两个FOP——(相机拍照效果, 很好) 和 (屏幕, 有些反光),从而分别量化用户对不同方面的态度[^2]。 #### 2. **意见挖掘与总结** 在大规模数据集中,特征-观点对可以帮助自动汇总用户的意见。比如,针对一款新发布的智能手机收集大量在线评论后,系统能够自动生成一份报告,指出哪些功能受到好评(如摄像头性能),以及哪些地方存在改进空间(如电池寿命)。这种方法不仅提高了效率,还提供了更加结构化的反馈形式[^3]。 #### 3. **个性化推荐系统** 基于特征-观点对的信息,还可以增强个性化推荐系统的准确性。假设某位消费者偏好高分辨率显示屏而不太关心存储容量大小,则可以根据历史购买记录及相应评论中的FOP来为其筛选匹配的产品选项。 #### 4. **客户服务自动化** 在聊天机器人或虚拟助理的设计过程中引入特征-观点对机制有助于提升用户体验质量。当顾客表达关于某个具体问题时(如“耳机音质不错但是连接不稳定”),AI模型能快速解析并定位到相关联的服务流程或者解决方案提示。 --- ```python # 示例代码:简单模拟特征-观点对提取过程 import re def extract_fop(sentence): features = ["电池", "屏幕", "相机"] opinions_positive = ["优秀", "出色", "很棒"] opinions_negative = ["差劲", "糟糕", "不好"] fops = [] words = sentence.split() for i in range(len(words)): if words[i] in features: feature = words[i] opinion = None # 查找正面/负面意见 if any(opinion_word in words[max(i-1,0):i+2] for opinion_word in opinions_positive): opinion = "positive" elif any(opinion_word in words[max(i-1,0):i+2] for opinion_word in opinions_negative): opinion = "negative" if opinion is not None: fops.append((feature, opinion)) return fops sentence = "这款手机的相机非常棒,但是电池表现很糟糕" print(extract_fop(sentence)) # 输出: [('相机', 'positive'), ('电池', 'negative')] ``` --- ### 总结 特征-观点对作为自然语言处理的重要组成部分之一,在多个实际应用场合发挥着不可替代的作用。无论是帮助企业更好地理解客户需求还是改善个人化服务水平等方面都展现了巨大潜力。
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