Textio，一家分析特定情景中的词汇和语言的创企，今天宣布完成了由Emergence Capital领投的800万美元A轮融资。Cowboy Ventures、Bloomberg Beta和Upside Partnership也参与了此次融资。

Textio的第一款工具瞄准的是人才并购领域如招聘。Snyder发现，某些特定的词汇和设计对应聘者更有吸引力，于是这些预测分析就被吸纳进了Textio的服务里。

该软件利用人工智能技术扫描招聘文本信息，然后向公司建议进行调整，以提高该公司吸引能力强的应聘者的机会。比如，有重点句的职位招聘总是比没有的更吸引求职者。Textio的软件还会建议各公司引进更多样化的应聘者。例如女性职场人士通常不会参与办公室内斗，或通常不会从事代码类的工作。

Textio主要以三个方面来衡量相关的科技短语：一是申请包含该短语岗位的应聘者人数；二是满足该词语要求技能的应聘者在全部应聘者中的百分比；第三是工作招聘发出后多久能够招到相关的人才。

虽然目前它的用处在于职位招聘，但很明显，这些技术可以被用到其他很多方面，比如邮件、简历以及其他各类信息。如果技术运行良好，理论上它可以为各类文档搭建分数库，这或许也是吸引投资人的地方。

Textio的CEO Kieran Snyder和联合创始人Jensen Harris，在离开微软后创办了这家公司。Snyder说道：“我们有一个的前提假设是，从命令运行到GUI，文本处理过程不会被中断。网络也会参与其中，毕竟它和社交跟分享有关。”

Textio还有其他有价值的过人之处吗？大概就是它的客户了吧。目前使用Textio服务的企业有Twitter、Atlassian、Starbucks、Square和Microsoft等等。自然语言处理技术有广阔的应用领域，这又是对投资人的另一大强烈吸引。

Snyder表示，Textio目前可以识别出超过6万句短语词组，而这一数据还在持续增长。它会研究词汇是以何种方式组合在一起，比如词组中动词的密度和其他语法相关的特性。基于以上种种，最后给出评定分数。

当然，Textio也有不少潜在的竞争对手，诸如IBM Watson理论上也能分析文本并给出类似的结果。不过Snyder表示他们的优势在于专注的内容领域更具体。

Source:TC