是在南金東箭博客上一篇轉文上看到的。

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1、需要安裝插件

2、可以創(chuàng)建小組

3、可以javascript形式嵌入自己的博客

4、可以下載文章

5、具有針對用戶興趣分析的智能反饋

附文：

論人工智能技術在Web2.0中的應用（轉）

Web2.0應用的基本特征就是參與、互動、分享；參與是指網(wǎng)站的內容由大家提供，但大家愿意提供內容的基礎是大家有收藏這些內容的需要；互動是指網(wǎng)站會員之間的互動、會員與公眾的互動，其基本形態(tài)是朋友圈、文章評注等；分享是指大家收藏的內容進行各種形式的輸出、交換，使內容的價值最大化。

音樂、圖片、文章等都是大家有收藏需要的內容，這些內容和大家的生活、工作、愛好、回憶等息息相關；試想，如果每個人都能將自己一生中的這些內容很好地記錄和管理起來，這些內容首先在當時就會對自己的生活、工作帶來價值；其次可以讓自己很好地追憶已經(jīng)走過的路，在重溫過去的時侯為未來提供有益的啟示；最后可以為同代人、為后來者提供有價值的參考資料和知識，使自己畢生的所學、所悟、所思、所想得到永久的延續(xù)…

真到多數(shù)人都這樣行動的時候，社會的知識財富將得到極大的增長，人類的文明定將前進一大步。但這里的一個問題是，如何將這些內容有效地組織管理起來，使之成為真正的社會知識財富？目前，對內容的組織管理手段主要就是分類，一是目錄分類，二是tag分類。目錄分類是宏觀和中觀的，而且目錄分類本身的載體不是內容，因此只能在站內使用；tag分類也是宏觀和中觀的，但由于tag的載體是內容，因此tag分類是可以跨網(wǎng)站的。宏觀和中觀的分類簡單易行，在多數(shù)情況下效果也不錯，但其缺陷也是明顯的，就是準確性不夠，同類的內容太多以致仍然無法有效獲得想要的資料。要解決信息獲取的準確性問題，只在宏觀和中觀層面進行分類思考是不行的，必須進入語義理解層面才行。語義理解也可以分為兩個層面，一是宏觀語義理解，二是微觀語義理解；宏觀語義理解就是能夠自動知道一篇內容的主題思想，微觀語義理解就是能夠自動理解每句話的內涵；就內容的組織管理來說，宏觀語義理解更有應用價值，應用思路就是在每兩篇內容之間根據(jù)其內容的關聯(lián)度建立相關性連接，這樣一個龐大的資料庫中的內容之間就形成了一個基于相關性連接的神經(jīng)網(wǎng)，隨便從哪篇內容開始，就可以按照內容之間的相關度自動查找高度相關的內容，準確、快速、有效地獲取自己想要的資料。做到這一點，資料庫才能真正變成知識庫，也才能對后續(xù)的互動、分享提供更智能化的支持！

現(xiàn)在說互動，常規(guī)的交友、評注完全是人工行為，基本效果是不錯的，但在很多情況下卻不能解決問題。試想，在一個會員達到幾萬、幾十萬、幾百萬甚至幾千萬的網(wǎng)站上，每個人是否都有不知道如何才能找到自己的“志同道合”者的困惑？但可以肯定的是，這么多會員中肯定有不少自己的“志同道合”者，只是不知道他（她）們是誰。如果使用上述的宏觀語義理解技術，這個問題就可以得到很大程度上的解決；每個人的收藏興趣是通過你已經(jīng)收藏的內容體現(xiàn)的，特別是收藏的內容達到一定量級后這種體現(xiàn)就會非常準確；要找自己的“志同道合”者前提是自己要收藏一定數(shù)量的內容，然后以自己的收藏興趣為條件讓系統(tǒng)自動為你查找和你的收藏興趣最接近的人就行了。有了這個功能，當你想建一個朋友圈時，當你想認識一些好朋友時，你就可以方便地找到大量的同興趣的候選者，有效解決互動對象的選擇問題。

最后再說說分享，現(xiàn)在的分享手段和途徑主要有：內容訂閱（帶tag過濾）、人工推薦、Tag標記、RSS輸出、JavaScript輸出、API調用等，除tag手段外，其它的手段都和內容本身無關，只是提供了一種純碎的技術手段，而tag方式在前面也說過，僅僅解決了粗粒度的宏觀和中觀內容過濾，準確性不夠。如果使用上述的宏觀語義理解技術，內容分享的準確性就會得到極大提高，基本應用思路是根據(jù)每個人的自動收藏興趣由網(wǎng)站自動為其推薦新文章，實現(xiàn)個性化的自動按需推薦，使大家之間的內容分享活動自動“跑”起來，并徹底解決垃圾推薦的難題。

上面介紹了基于宏觀語義理解的人工智能技術在Web2.0應用中的幾個主要應用方式，前景和效果是非常誘人的，但需要真正高技術人才的介入。人工智能技術及其應用方式和傳統(tǒng)的Web2.0技術及應用方式是很好的補充關系，只有將兩者有效地結合在一起才能創(chuàng)造更大的應用價值，才能給網(wǎng)民大眾帶來更好的應用體驗。

最后，大家可能會問，這樣的人工智能技術應用有案例嗎？目前所知，只有一個叫[360doc個人圖書館]（www.bczicp.cn）的Web2.0網(wǎng)站應用了這項人工智能技術，主要在4個方面進行了應用：1、自動給文章生成簡潔、準確的摘要；2、自動在文章之間建立基于內容的相關性連接；3、自動根據(jù)個人的收藏興趣為其推薦新文章；4、根據(jù)自己的收藏興趣查找“志同道合”者。