这里面有些策略 ， 之前黄钊的PPT有分享 ， 我们埋了一些场景 ， 做反问 ， 做引导 。但问题比较大的是孩子的吐字不清晰 ， 句子尾点检测不够好 ， 经常有半句话 ， 或者连着上一句 ， 导致泛化做的不够好 。
最后就是我们的产品支持 ， 目前除了最便宜的199的儿童手表 ， 所有360儿童手表全线带这个功能 。
【问答环节】
1、关于手表融入教育场景的讨论
@庆功：能力上能不能解决一部分教育幼儿的问题？
@孙浩：教育问题都是运营到场景的 。比如前段时间我们有个反馈 ， 孩子问：老师打我怎么办？我们的回答没有运营 ， 是网络抓取的 ， 回答是：“你可以找教育局 ， 不过没啥用 ， 教育局和老师是一伙的”这种政治不正确的回答 。我们之前运营了 ， 我考试怎么样 ， 拿到零花钱怎么样 ， 被夸奖怎么样 ， 但是更多的如果是通过这种抓取学习 ， 很容易出问题 。所以精细化的运营必不可少 ， 通过细化在一些问答场景的内容 ， 给孩子潜移默化的影响 。
2、关于手表融入心智成长评估的讨论
@庆功：产品上也做一些 ， 比如推荐几种经典的心智成长曲线 ， 根据每个孩子不同的对话数据 ， 帮助家长发现自己孩子的兴趣点 ， 以及缺点 ， 让家长也能够参与到机器人的训练过程中 ， 这样就有两个数据闭环了 。
@孙浩：产品有产品形态的局限 ， 技术有技术的局限 ， 既要考虑怎么利用充分 ， 还不能过分拔高想太多 。再分享个数据：
这是利用百度的评论抽取做的360儿童手表的评论分析 ， 抓取了京东的评论分析的结果 。这里的评论数据分析出来后 ， 并没有给我认识之外的信息 ， 这里的主要观点其实我都是清楚的 ， 并没有对我的认知形成补充 ， 用户去评论能够反映一些信息 ， 但是这些信息的维度也确实有局限 。因为我手表获得数据维度也有限 ， 我们有想过 ， 根据通话频率 ， 聊天频率 ， 结合运动状态 ， 这些多个维度做综合分析 。但现今存在的是数据维度和技术能力不成熟的问题 。
我感受最深刻的是在物美超市买了个西瓜 ， 用的多点结的账 ， 回来看今日头条 ， 里面推荐了个墨瞳西瓜 ， 我一看我吃的西瓜的标签 ， 就是墨瞳的 。这就说明 ， 多数的推荐还是局限在买啥推荐啥 ， 今日头条的数据维度做的更多 ， 想象空间很大 ， 但是现阶段还是这种推荐方式 。
因此在产品迭代上 ， 如果想更智能 ， 数据多维度和数据深度都要 ， 否则维度不够 ， 剩下的数据再怎么挖还是有很大的局限 。
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