求知的能力包含对在知识的欲望、探索能力、思考框架和复盘总结

求知的能力包含对在知识的欲望、探索能力、思考框架和复盘总结等。

现在的技术迭代十分迅猛，停滞不前，注定无法从事任何职业和领域。

因此求知的能力是最重要也是最核心的能力。

其次抛开通用的素质能力外，我们再来讨论下数据分析的能力，语音产品如何才是一个优秀的产品？这是需要输出语音类型的数据指标来判定的，而这要求从事语音语义的PM有一定的数据分析能力和行业知识积累，目前我这边收揽了一部分指标。

语音语义产品评测指标：

• 中控分配意图能力
• 句式/话术/词槽泛化度
• 反馈准确度/容错率
• 模糊/歧义表述处理
• 目标达成表现
• 服务提供率
• 交互流程性能指标
• 人格特质

若单纯的以产品服务提供成功率来判定语音产品是远远不够的，因此我们需要通过数据思维去制定各种数据指标来作为语音产品是否可上线的标准。

那我们补充了通用基础能力后，现在需按照不同分类PM进行能力介绍：

语音语义PM微观来看，能力也有很多共同的特性，20%的基础通用能力构建了该领域的能力横向能力，适用于各类产品人步入这个领域。

但80%领域专属能力则决定了PM的能在对应业务线上走多远。举个例子，上面我们可以看到对话 PM和TTS PM都有对话设计和产品运营的能力要求。

但是如何决定你是一个专业的对话 PM而不是一个TTS PM呢？那就需要你有一定的业务沉淀，能单独输出语音产品出来，而这就是区分两者的关键业务能力。

如何提高我们作为产品的自我价值，其实就是说提升80%的领域专属能力，因为现在NLP的而技术已经接近可以量产的时候，任何时候一个新领域都会经历三个过程：

• 技术>产品
• 产品>运营
• 运营>产品

而现在语音语义正处于第二个阶段，是最能体现我们价值的时候。

四、未来发展方向

未来自然语言处理的技术于应用展望会集中在以下方面：

• 从有限域到开放域：由大数据和物联网的发展带动对话数据的采集，更好的构建智能对话系统；
• 更加富有情感的人机对话和应用：依据个性化推荐和更完善的算法模型进行人机对话；
• 全领域AI自动化：从教育、金融、医疗、文学创作和交通等，人机对话无处不在。

而语音语义 PM是这股巨浪的领航人，未来肯定会渗透到全领域中去实现自我价值，希望未来也有更多人与笔者同行。

十分感谢大家能阅读到这里，希望能给语音语义领域的同学提供一点点帮助。

本文参考资料如下：