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导语：智能化“头条”创企Agolo或谷歌、微软投资，其产品能够自动压缩、提炼文章要点。

智东西7月24日消息，据外媒报道，美国AI创企Agolo于近日获得了微软、谷歌和Tensility领投的新一轮融资，投资金额未披露。值得注意的是，早在2016年智东西就报道过这家企业，2017年，Agolo获得来自微软创投和CRV领投的350万美元种子轮融资。

Agolo是一家利用机器学习、自然语言处理等技术来简化和合成数据信息的公司。简单来说，有了Agolo之后，用户不用去看散落在各处的新闻、文档和企业数据，Agolo实时整合这些新闻、数据，并创建摘要文档，为用户获取信息提供帮助。

▲Agolo创始人Sage Wohns和Mohamed Altantawy

Agolo的使命是使用“摘要（summarization）”打击信息泛滥，其由Sage Wohns和Mohamed Altantawy于2012年创立，两人均毕业于哥伦比亚大学，现分别担任公司的CEO和CTO。

一、和美联社合作，获微软、谷歌投资

随着我们消费内容的方式不断变化，媒体创作者很难及时更改他们的创作方式来适应这种变化。短音频和短视频新闻是现在的一种潮流，不过这种新闻形式需要大量的人力制作，Agolo的目标是帮助自动化这一新闻制作过程。

Agolo是一家专注于自然语言处理的AI创业公司，于2017年得到了350万美元的种子轮融资，由微软创投和CRV领投，创始人为Sage Wohns和Mohamed Altantawy，两人均毕业于哥伦比亚大学。

目前Agolo已经和美联社达成合作，并于近日获得微软、谷歌和Tensility领投的新一轮投资。

▲Agolo运作方式

具体来说，Agolo的工作就是把一篇很长的文章或很多篇关联文章提炼出核心要点并压缩成一个很短的文章或句子。“摘要”是流程的名称，整个过程有三步：扫描文件（scan）、组织内容（organize）和合成信息（summarize）。

二、基于AI快速生成文章摘要

Agolo与美联社的合作能够说明它是如何工作的，以及为什么它不像选择一些有代表性的句子那么简单。

当然，美联社是一个庞大的新闻机构，也是一个快速发展的机构。但是它的文章通常比较冗长，很少简洁到可以让语音助理在用户问“今天早上有什么大新闻”时大声朗读。因此，美联社的编辑和作者每天都会手工整理成百上千篇短篇文章，专门用于音频和其他形式的消费。

Agolo联合创始人兼首席执行官SageWohns解释说：“因为这并不需要创造性输入，而且必须快速而系统地进行输入，所以这很适合用经过自然语言训练的AI处理。尽管如此，这也并不像听起来那么简单。”

“我们被动阅读文章的方式与我们主动阅读文章的方式并不相同，所以让算法去理解并复制这种方式就显得很重要。”

“这是我们与他们合作的最重要的一点，”SageWohns说。“美联社有他们的规则，而我们有一个混合模型，其中包含针对每个规则的算法。我们从不想改变文章内容，但我们可以缩短句子。”

▲Agolo自动生成美联社新闻摘要

当然，这是算法提炼文章内容的一个风险：在“总结”成一个句子时，你可能会改变它的意思。这在新闻中非常重要，简单的事实陈述和惊人的错误之间可能只有一字之差。因此，如果不能确保措辞准确，系统会小心地保留其原本的含义。

虽然美联社可能不像我那样会在文章中写很多冗余的话，但是稍微改变一下还是有好处的。Agolo与新闻机构密切合作，找出什么改变是可接受的，什么改变是不可接受的。

“如果美联社团队可以信任该算法来生成一个符合其规则的措辞良好的摘要，并且只需要一个编辑器就能快速地对其进行润色，那么他们就可以满足甚至增加对短新闻内容的需求。”SageWohns说：“我们的目标是让他们创造出比以前人工所能创造的更多的内容。”

三、帮助微软排序、搜索积压30年数据

与谷歌的投资和合作也属于这些方面，尽管不是只专注于将新闻故事转化为声音。

“现在你可以向谷歌提出一个问题，但它通常没有答案可以回复给你”SageWohns说。“我们与他们合作的内容就是让网络可以用来听。”

▲谷歌大部分设备都搭载了Google Assistant

这主要是为了帮助Google Assistant与Alexa和Siri进行竞争，但也有可能有额外的收获，例如使盲人用户更容易访问谷歌的数据索引服务。

谷歌的数据规模（Agolo现在很可能已经得到了google新闻的全部信息）意味着使用的AI模型必须是轻量级和快速的。即使每一篇文章只需要10秒钟的时间就可以总结出来，但在世界各地对新闻进行分类和显示的复杂环境中，工作量就会成千上万倍的增加。因此，Agolo一直致力于改进其模型的性能，直到它们能够很快地执行操作，并最终实现实时的摘要服务。

▲摘要长度和文章相关性

Agolo在大型企业和数据积压较大的公司（如文档和分析）中还有另外的用途。微软就是一个很好的例子，在运营一个庞大的软件和服务帝国几十年后，其支持的文档、研究数据等的数量可能会阻塞其内部网，这时候搜索可能对这种规模的语料库失效。

基于自然语言处理的Agolo对于处理这种情况很有效，但在某种程度上，该过程最重要的一部分是要理解内容。所以Agolo能够生成一个较短版本的内容，但也会在内容中包含人物、话题、日期范围、适用版本号和人物主要发现等。

当然，并非生成的所有信息都有用，但如果你想要消化积压了30年的内部文档并能够有效地搜索和排序，毫无疑问这是有用的。这就是微软在内部使用它，并打算将它作为未来产品或合作伙伴关系的一部分的原因。

Agolo对投资银行分析师或研究人员也会有帮助，他们可以使用Agolo将所有相关文档按作者或主题分组，并将显著的信息显示出来进行浏览。有人认为这对谷歌新闻，以及浏览特定事件或持续发展的故事的报道也很有用。

Agolo的新一轮融资吸引了微软、谷歌和Tensility的加入，微软是第二次投资Agolo，而谷歌和Tensility是首次投资。资金将被用提升销售业绩和雇佣关键岗位员工。

SageWohns说：“这是为了建立一个走向市场的团队，以及增强团队的核心自然语言处理能力，特别是在纽约和开罗。现在我们团队大约90%是技术人员，所以我们需要扩大销售团队规模。”

结语：前景广阔，但需要证明自己

对于需要把大量书面内容提炼压缩的公司和应用来说，Agolo是一个很有用的工具，其获得微软、谷歌等投资也证明这些公司普遍看好它的前景。

但是Agolo还需要证明，它可以像它所声称的那样，基于各种各样的数据及信息能够进行无损且准确的压缩提炼，而且这个过程比雇佣人工更有效率且能够带来更多收益。

虽然获得了谷歌、微软等大公司投资，但面对日益复杂的网络环境，如何更好的整合提炼文章信息，如何更快的对整合信息需求进行响应是Agolo还需要继续思考的问题。

文章来源：TechCrunch