在这个充满技术革新的时代，人工智能技术的特殊原理和复杂的产品架构对产品经理的行业理解提出了前所未有的高要求。以一则实际案例为例，我们可以深刻感受到，对于人工智能产品而言，理解行业的重要性不言而喻。
文本情感分析和观点挖掘，作为自然语言处理领域的热门研究方向，其过程是对带有情感色彩的主观性文本进行深入分析和推理。这项技术能够帮助我们理解品牌优劣势及其受欢迎程度的趋势，通过实时挖掘网络上的用户意见，展示每个品牌在不同维度上的优缺点。它不仅助力品牌厂商识别自身产品的不足，还能帮助决策者通过对比竞争对手的优势来制定精准的商业策略，具有很高的商业价值。
在AI工程的实践中，情感倾向的语词与领域适应性之间的关联十分微妙。比如，关于衣服薄厚的评价，冬季时薄的评价可能带有负面情感，而在评价笔记本电脑时，薄则可能意味着正面评价。在构建情感词典时，必须根据具体的语料领域背景和任务来采用不同的方法。这时，人工智能产品经理的角色显得尤为重要，他们需要在团队研发过程中融入更多的领域常识与行业背景，以缩短模型调试和选择的时间。
在这个案例中，产品经理所掌握的行业知识可以在研发过程中为情感词典的构建提供极大的帮助。他们可以指导研发团队选择有针对性的建模方法，如基于启发式规则、图的方法、词对齐模型和表示学习等方法。没有这些行业知识的支持，算法模型的性能调试可能需要研发人员长时间摸索。产品经理应积极与研发人员进行沟通，普及行业知识，而不是被动等待他们在模型训练时寻求帮助。
人工智能的本质是提供强大、满足用户需求的工具。用户需求虽然千变万化，但其本质却遵循一些不变的规律，即物质需求和精神需求。物质需求得到满足后，精神需求会逐渐放大。从营销角度看，消费者行为的动机无非两大类：追求梦想和逃避痛苦。初听这句话，可能会觉得它过于简化或过于理想化，但细想之后，你会发现所有的需求都可以归结为这两个原点。技术的变革、工具的创新、满足需求的方式在不断演变，但需求本身却始终保持不变。就像人类对出行速度的追求，无论是马车、汽车还是飞机，其本质需求都是追求更快的速度。
我是光耀，一名互联网产品经理。我正在阅读《人工智能产品经理》这本书，并深受启发。如果你也对这一领域感兴趣，不妨在评论区分享你的看法。原作者nonviolence分享的这个案例让我深受启发，链接： |
