资本寒冬下，这个不足10人的小团队，如何用算法替代了1000个编辑？
长文干货，4000字，看完需要9分钟。
作者：JohnK，无量数据CEO
当你想在周末闲暇时候，找寻城市里新开的人气小店，人少的美景；
当你去到一个新的城市，想要快速找到当地人喜欢去的地道餐厅……
你亦或在大而全的App里寻寻觅觅；
亦或在不同的微信公众号、小众App的内容中跳转，寻找……
每天，有10万个本地达人创作的公众号和小众App，在全国范围产生20万篇本地最具消费价值的内容，也有人在微博，知乎默默地产出高质量的美食玩乐攻略，那里面一定有一篇文章，能够解决你的问题。
如何在恰到好处的那一刻，找到自己最需要的那一段文字，视频？
于是我们发现，人工智能在消费内容这个领域，有大量的事情可以做，每个人都能消除信息不对称，享受到最值的品质生活。
我们做了一款产品叫做去哪逛，包括1个已经完成的App和半个月增长了5000粉丝的公众号。
但是内容聚合这个事情也有很多人在做了，我们缺少很好的内容经验，怎么办呢，考虑到我们是一个数据公司，会一些算法和架构，于是……
我们试着做了一套算法，发现它能替代1000个编辑
这是7000篇文章的筛选工作，主要任务是把7000篇文章中，跟吃喝玩乐相关的文章识别出来。
一边是机器用算法跑了50秒，准确率达到了97%，另一边是一个人，花了10个小时一个一个判断，最终做到了83%的准确率。
也就是说，在这个环节上，机器已经完胜人类。
具体示例，左侧是机器判断跟吃喝玩乐无关的内容，右侧是和吃喝玩乐有关的内容。
在7000篇的测试通过后，我们开始对全国20万个公众号累计上百万篇内容进行算法调试。
再一览分类算法
这些对文本的学习处理的算法，在很早就出现了，在很长一段时间内，都仅仅是极客们的玩具，在如今信息爆炸的环境下，我们做到了这些算法在具体场景具体领域下的最大化使用。
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