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公司及融资

在过去一年中，越来越多的公司开始质疑标准风险投资支持的初创公司模式的逻辑。虽然自举创业并非适合所有人，但我们很高兴能按照自己的意愿和方式去建立我们想要的公司：

• 为一些优秀的公司提供合作，并针对一系列令人兴奋的问题交付了定制的、尖端的机器学习解决方案。
• 通过咨询项目支付了公司及个人120%的开支。
• 未接受任何外部融资，保持了100%的所有权。
• 拒绝了36次与投资者和其他专业社交人士“交流一下”的机会，他们对我们这种“把时间花在工作上”的激进方式感到困惑。

spaCy

2017年，spaCy发展成为最受欢迎的人工智能开源库之一。这也是其发展具有里程碑意义的一年，发布了2.0版本。亮点包括：

• 为文本分类、解析、词性标注和命名实体识别开发了新的深度学习模型，准确率接近最先进水平。
• 改进了用于训练、更新、流程定制以及模型打包的API。
• 引入了新系统，允许使用自定义属性扩展Doc、Span和Token对象。
• 庆祝在GitHub上获得5000颗星，并向28个国家的用户寄出了数百张贴纸。迫不及待地想为达到10000颗星再来一轮！

当然，我们不仅仅做了这些有趣的工作。在发布v2.0之前，我们修复了所有未解决的错误，改进了构建和测试基础设施，并对文档进行了大量改进。一些统计数据：

• 发布了18个spaCy版本和另外19个alpha版本。
• 合并了来自129位作者的3238次提交。
• 重新上线了spaCy网站，包含近2.5万字文档和十几个新的使用教程，包括为初学者准备的全面spaCy 101指南。
• 发布了13个预训练的统计模型，用于8种语言的标注、解析和NER，并将分词支持扩展到总共26种语言。

Prodigy

12月，我们发布了Prodigy，这是我们基于主动学习技术的新标注工具。Prodigy是我们的第一个商业产品，也是市场上同类产品中的首创。您可以通过我们沿途写的三篇博文了解Prodigy背后的思考过程。2016年8月，Ines写了一篇关于人工智能开发者如何从更好的工具和更细致的交互设计中受益的文章。2017年4月，我们发表了一篇后续文章，描述了正在开发的解决方案。8月，我们正式介绍了Prodigy，并开始接受测试版用户。

• 除了五个测试版之外，还发布了Prodigy v1.0, v1.1和v1.2。

• 实现了9种标注界面和超过20种内置工作流方案。

• 发布了两个展示工具使用方法的教程视频，并发表了三篇博文解释什么是Prodigy以及我们为何开发它。

其他开源软件

除了spaCy，我们还发布了一些规模较小或不太完整的开源项目。

• Thinc🔮spaCy的Python自然语言处理机器学习库。在2017年发布了17个版本后，我们期待让Thinc能够在更广泛的spaCy之外的应用场景中使用。
• LightNet🌓将pjreddie的DarkNet带出阴影 #yolo。最初为测试Prodigy支持的主动学习图像标注而开发。还有很多工作要做，希望您能参与进来。DarkNet代码库是从头开始学习实现神经网络的好方法。
• cython-blis💥作为独立Python库的快速矩阵乘法。在继续与NumPy的BLAS库斗争之后，我们构建了这个作为实验的BLIS的Cython封装。目前缺少Windows支持——欢迎贡献！
• spacymoji💙👉💫spaCy的表情符号处理和元数据。这是一个为spaCy对象添加表情符号元数据的插件，旨在展示新的自定义流程组件和属性扩展功能。我们期待未来能看到更多类似的spaCy插件。

精选文章、演讲与视频

我们的使命是帮助开发者将最新研究成果投入生产。通过使其更易使用和理解来揭开“人工智能”的神秘面纱是其中的重要部分。以下是我们在2017年发布的部分内容：

• 以色列PyCon主题演讲：为什么Python是AI的最佳语言（以及如何让它变得更好）
• 视频：spaCy的NER模型：使用Bloom嵌入和残差CNN进行增量解析
• 视频：使用Prodigy在大约1小时内训练一个侮辱性言论分类器
• 视频：使用Prodigy训练新的实体类型——由主动学习驱动的标注
• 介绍spaCy v2.0的自定义流程和扩展
• 伪排练：解决NLP中灾难性遗忘的简单方法
• Prodigy：实现极致高效机器教学的新工具
• 监督学习很棒——但数据收集环节出了问题
• 监督相似性：从重复问题数据中学习对称关系
• 使用Quora 2017年问题数据集的深度文本对分类
• 连接的大脑：如何不谈论人工智能驱动的未来
• 运营spaCy的思考：商业开源NLP
• 构建Prodigy：我们用于高效机器教学的新工具
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