由于人工智能技术原理的特殊性和人工智能产品架构的复杂性，从来没有一个时代像现在这样对产品经理的行业理解提出过如此高的要求，在此我用一个案例说明，对人工智能产品来说，懂行业有多么的重要。
文本情感分析和观点挖掘又被称为意见挖掘或者主观分析，是自然语言处理的重要研究方向。是一种对带有情感色彩的主观性文本进行分析处理，归纳和推理的过程。技术可以用来分析品牌优劣势和受欢迎程度的趋势，通过实时挖掘网络上的用户意见，了解每个品牌在不同维度上的优缺点，不仅可以帮助品牌厂商了解自身产品的不足，同时也可以通过对比竞争对手的优势制定精准的商业决策，有着很高的商业价值。
在AI工程实践中，带有情感倾向的语词与领域适应性较差，也就是同一个词的即兴会随着领域行业及语境的不同而发生改变，例如在爬取互联网上对衣服薄厚的评价数据，实在冬季爬取的大部分关于有关衣服薄的评价是负效情感，而在对笔记本电脑的评价中，薄代表的评价是正向的。因此在建立情感词典是会因语料领域背景以及任务的不同而采用不同的方法，所以人工智能产品经理需要在团队研发过程中输入更多领域常识与行业背景，帮助研发团队缩短模型的调试和选择时间。
在这个案例中。产品经理输入的行业知识，可以帮助研发人员在构建情感词典时选择有针对性的建模方法，例如基于启发式规则的方法，基于图的方法，基于词对齐模型的方法和基于表示学习的方法等。如果没有这些行业理解的帮助，恐怕算法模型的性能调试还需要研发人员自己慢慢摸索。产品经理应该主动和研发人员进行这方面的沟通，进行行业知识的普及，不要被动的等待研发人员，在训练模型的时候向自己寻求帮助。
其实人工智能的本质是提供给我们一些强大的，满足用户需求的工具。但作为用户来讲，表层的需求日新月异，千变万化，看起来好像难以琢磨。但是究其本质，其实是有一些不变的规律的。无非就是物质需求和精神需求。只需求的话。再怎么发散也脱离不开衣食住行，而精神需求的话，我个人认为它的源头就是那句名言，饱暖思淫欲吧。物质需求被满足的基础之上，精神需求就会慢慢被放大。
营销中有一句我认为对需求描述比较深刻的话叫做。消费者采取行为的动机只有两类一类叫做追求梦想，另一类叫做逃避痛苦。
在最开始听到这句话的时候，感觉说得过于草率而也过于鸡汤了，但是细细一想。再经过自己的体会，发现所有的需求都可以归结为这两个原点。
所以说。变的是技术，是工具，是满足需求的方式，而需求本身是不变的。这就是说人类对马车，对汽车的飞机的需求迭代了很多次，但究其本质，追求更快的出行速度的需求从来没有变化过。
我是光耀，是一个互联网产品经理。
我正在读《人工智能产品经理》，这是我的读书笔记，我会持续保持更新。如果你也喜欢这方面的内容，那么请在评论里留下你的看法。
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