Q&A服务进化:前TechCrunch作者推出基于语义分析引擎的专家问答网站Beepl

曾子嶒·2012-01-16 23:02
在个人印象中最早的网络问答服务应该是由各搜索引擎推出的问答社区,例如百度知道、搜搜问问等。接着兴起了Quora、知乎一类的社会化问答网站。现在,网络问答服务似乎开始进化到第三阶段 -- 基于语义分析引擎的专家问答服务。于<a href="http://eu.techcrunch.com/2012/01/16/ex-techcruncher-launches-semantic-qa-service-beepl/" target="_blank">近日推出</a>的<a href="http://www.beepl.com/" target="_blank">Beepl</a>即为该类网站的典型代表。 该网站的联合创始人兼CEO <a href="http://www.crunchbase.com/person/steve-ohear" target="_blank">Steven O'Hear</a>此前为科技博客TechCrunch的作者。他之所以离开TC,就是因为坚信Beepl能在所谓的问答领域比<a href="http://www.36kr.com/tag/quora" target="_blank">Quora</a>做得更好。他们认为Quora呈现问题的方式使该服务显得很混乱,而Beepl则与之不同。在问题提交后,Beepl会首先找到问题分类下能回答该问题的专家帮忙回答。专家不用一直主动关注自己擅长或感兴趣的问题,因为这些问题出现时会自动找到对应的专家。
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在个人印象中最早的网络问答服务应该是由各搜索引擎推出的问答社区,例如百度知道、搜搜问问等。接着兴起了Quora、知乎一类的社会化问答网站。现在,网络问答服务似乎开始进化到第三阶段 -- 基于语义分析引擎的专家问答服务。于
近日推出
Beepl即为该类网站的典型代表。

该网站的联合创始人兼CEO
Steven O'Hear此前为科技博客TechCrunch的作者。他之所以离开TC,就是因为坚信Beepl能在所谓的问答领域比
Quora做得更好。他们认为Quora呈现问题的方式使该服务显得很混乱,而Beepl则与之不同。在问题提交后,Beepl会首先找到问题分类下能回答该问题的专家帮忙回答。专家不用一直主动关注自己擅长或感兴趣的问题,因为这些问题出现时会自动找到对应的专家。

专家的认定并不是以人工审核的方式进行,而是使用语义引擎通过对社交媒体的各种资料进行分析后得出结论。这些资料包括用户在Facebook上分享的内容,LinkeIn中描述的技能以及最近的Tweets等,还有就是用户在Beepl中的显式活动。采用了此种语义分析技术,也是Beepl与Quora的最大不同。

与Quora相比,Beepl更像一个社交媒体,而不是WiKi式信息源。同时,也不用担心相同的问题被一次又一次的提及。由于专家的评定总是在动态变化的,因此答案将会变得更为准确。

值得一提的是,如果在Twitter上提问时加上“#ask”标签,此问答就将同步到Beepl中,并注明此为附加信息来源。

Beepl将会采用怎样的模式来赢利,目前暂时还无法推断,但是该网站已经在去年夏天拿到40万美元的风险投资。而与其有着相似理念的Q&A类服务网站
Wisdio,也已经获得14万美元的天使投资。在这个知识过剩的时代,Q&A服务将通过自身的不断进化,给我们的疑问带来更准确的答案。

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2012-01-16

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