【IT168技术分析评论】
    今天做客的是Semantra公司的奠基人，也是该公司R&D的副主席Marvin Elder先生。Semantra是一家专注于将自然语言和语义学应用于数据库的一家公司。 
    主持人：什么是 “会话式分析学(conversational analytics)”？ 
    ME: 会话式分析学是一种方法，这种方法能让非技术终端用户用他们熟悉的商业术语，通过普通的话语请求就能从数据库获得需要的信息。
 
    要想获得技术含量更高更精准的答案，需要明确在自然语言处理（NLP）领域中会话式分析学所处的地位。为了说明这个观点,将自然语言处理（NLP）分解成各部分来研究，最后就会落脚到研究会话式分析学。从更广阔的认知上看，历来自然语言处理（NLP）与结构化查询查询联系在一起，它不适用于非结构化数据：文档、电子邮件、RSS等。“语义学”是自然语言处理（NLP）的一个新兴的学科，是计算语言学和概念实体论的联姻。
 
    自然语言数据库查询（NLDQ）是自然语言处理（NLP）的子领域，处理自然语言查询。自然语言数据库查询（NLDQ）本质特点就是将自然语言请求转化为SQL或者一些其他数据库查询语言。因此，语义学和关系数据库理论和并在一起，二者合璧，分析语境的请求，将一些形成的概念转化为目前使用成熟的数据库查询，将准确的信息返回给用户。 

    许多分析员总想将自然语言数据库查询（NLDQ）和“特别的BI工具”等同起来，但是我们不相信有一个工具这么“特别”，除非有一个具有数据库头脑的分析师来辅助。让特别的BI工具变得有用，那么准非技术终端用户必须能够得到自己的报表和图表，而不需要借助于IT人士。很遗憾，普通用户缺少推理能力的现实阻止了这种工具服务于商业的推广。
 
    会话式语义分析学要胜过特别的BI工具，因为它可以给用户输送“可控信息”，这些用户想要或需要基于既定的事情做出商业决策。用户考虑这么一个查询问题：“在休斯敦有哪个批发商的门市部，截至3/31/08营业收入额达$100,000？”这个时候数据库系统就要有重新定义商业行话和缩语的能力，处理非技术用户和企业数据之间的真实会话。这个能力正是Semantra软件的开发目标。 

    主持人：因此你的产品实际上是服务于自然语言数据库查询，而不是非结构数据的自然语言处理。既然这么些年来进行了许多次的尝试，过去的研究对于现在的成功有哪些帮助？出现了更好的算法？ 

    ME: 当然有帮助！在探寻对话式分析突破口的道路上，Semantra公司坚信有更好的算法，将语义学、关系导航和用户会话成功的融合，产生新的技术，这种新的技术会消除与现存查询产品兼容的复杂度。