Så använder vi word embeddings och AI: från bordsplacering till dataanalys

13 augusti 2024

10 minuters läsning

Att göra den perfekta bordsplaceringen är en utmaning vi alla kan relatera till, oavsett om det är en privat fest eller ett större företagsevent. Vågar jag sätta Anna bredvid Henrik eller kommer hon att bli provocerad av vad han jobbar med? Kanske kan vi placera Joanna vid hörnan där det kan behövas lite mer energi? Det är en svår uppgift och när antalet gäster ökar, växer också komplexiteten exponentiellt.

Jag heter Christian von Koch och arbetar som Senior Machine Learning Engineer här på Elvenite. Tillsammans med min kollega Mikaela Åhlén, Data Scientist, fick vi i uppdrag att skapa en ”optimal” bordsplacering för vår koncernfest med 450 deltagare.

Men vad är egentligen en optimal placering? Genom att använda tekniker som word embeddings inom Natural Language Processing (NLP) kan AI förstå semantiska relationer, till exempel att ”vara ute på sjön” och ”segla” relaterar till varandra även om de använder olika ord. Den här tekniken spelar en stor roll i hur AI kan hantera och optimera komplexa uppgifter, vilket vi kommer att utforska vidare i den här artikeln.

Varför AI är avgörande för att hantera komplexa problem

Att hitta den bästa bordsplaceringen är en komplex uppgift, särskilt när antalet gäster ökar, eftersom antalet möjliga placeringar växer snabbt med varje person. Med 10 gäster finns det 3 628 800 sätt att ordna dem, medan 20 gäster ger cirka 2,4*10¹⁸ möjliga placeringar. Vid 450 personer, som på vår koncernfest, blir antalet möjliga placeringar 450!, ett astronomiskt tal som vida överstiger antalet sandkorn på jorden eller vattendroppar i alla våra hav. Vi behöver AI-baserade lösningar för optimering som effektivt kan analysera placeringarna. Genom att använda tekniker som word embeddings och avancerade algoritmer kan vi få AI att snabbt bearbeta informationen och föreslå den bästa lösningen.

“

För att kunna jämföra olika bordsplaceringar krävs ett sätt att kunna kvantifiera hur bra en bordsplacering är.

Så löste vi bordsplaceringen: Optimering med smarta algoritmer

För att kunna jämföra olika bordsplaceringar krävs ett sätt att kunna kvantifiera hur bra en bordsplacering är. Detta gjorde vi genom att sätta upp vissa kriterier som alla är associerade med en kostnad om dem inte följs:

En kvinna ska helst ha minst en kvinnlig bordsgranne, vice versa för män
Sprida ut baserat på företag
Sprida ut baserat på placeringsort
Sitta i närheten av andra med liknande intressen
Sitta i närheten av andra i nära ålder

På det här sättet kunde vi få ut en faktisk siffra på hur bra bordsplaceringen var.

För att optimera placeringen såg vi det som ett klassiskt optimeringsproblem: Hur placerar vi ut 450 deltagare för att minimera den totala kostnaden? Algoritmen vi designade för att lösa problemet var relativt enkel, men mycket kraftfull. Den bygger på algoritmisk optimering som kan tillämpas på en rad andra affärsproblem. Genom att använda en algoritm kunde vi snabbt identifiera de bästa möjliga kombinationerna för att minimera kostnader och maximera gästernas upplevelser.

Steg-för-steg: Så optimerade vi bordsplaceringen med vår algoritm

Börja med en slumpmässig bordsplacering.
Iterera till konvergens/max antal iterationer: Välj ut två slumpmässiga personer och byt plats på dem om kostnaden minskar av bytet, se figur nedan.
Byt plats på upp till 4 olika slumpmässiga par av personer. Detta kommer nästan alltid att tillfälligt att öka kostnaden men görs för att komma ur lokala minima i ett försök att komma närmare vårt globala minimum till kostnadsfunktionen.
Iterera till konvergens/max antal iterationer: Välj ut två slumpmässiga personer och byt plats på dem om kostnaden minskar av bytet.
Undersök om steg 3-4 ledde till ett lokalt minimum associerat med en mindre kostnad.
– Om ja, fortsätt från denna bordsplacering.
– Om nej, gå tillbaka till bordsplaceringen från innan steg 3 genomfördes.
Upprepa steg 3-5 till konvergens.

Hur kostnadsfunktionen minskar under optimeringen.

Embeddings och språkmodeller: hur vi matchade intressen bland deltagarna

För att kunna jämföra deltagarnas intressen, som de skrivit i fri text, använde vi en teknik som kallas Natural Language Processing (NLP) och word embeddings. Detta gör att AI kan förstå och tolka ordens underliggande mening, vilket går långt utöver enkel ordmatchning. Jämför till exempel ”Jag gillar att hänga med polare” med ”Umgås med vänner” – även om de innehåller olika ord, kan AI genom word embeddings och NLP analysera den gemensamma meningen och matcha deltagarna med liknande intressen.

Word embeddings representerar ord som vektorer i ett högdimensionellt rum och används för att analysera semantiska relationer. Detta är särskilt värdefullt för företag, då AI kan tolka stora mängder textdata för att dra insikter från kundfeedback, förbättra HR-processer, och till och med förstå trender i marknadsanalyser. Genom att förstå de semantiska relationerna mellan ord kan word embeddings ge företag en mer djupgående förståelse av sina data. Varje ord får koordinater i tusentals dimensioner som algoritmer lärt sig genom att analysera stora mängder text. Orden placeras nära varandra i det högdimensionella rummet om de används i liknande sammanhang.

Till exempel, även om orden ”kung” och ”drottning” inte liknar varandra rent språkligt, beskriver de båda kungliga roller och har liknande relationer till ord som ”tron” och ”krona”. Dessa ord kommer därför att ligga ”nära” varandra i det högdimensionella rummet.

Så skapade vår optimerade bordsplacering engagemang och meningsfulla samtal

Hur gick det då efter att vi skapat vårt ramverk för en ”optimal” bordsplacering? Responsen från deltagarna på konferensen var överväldigande positiv. Trots att gästerna satt bland personer från olika företag, städer och i olika åldrar, hade de mycket gemensamt att prata om – tack vare att AI hjälpte oss matcha dem baserat på intressen.

Här är några kommentarer från deltagare:

”Bra jobbat med bordsplaceringen! Det bidrog till att det blev den bästa företagssittningen jag varit på, på flera år!”

”Fantastiskt genomtänkt! Jag hamnade bredvid kollegor jag knappt hade träffat tidigare, men vi hade otroligt mycket gemensamt. Ett mycket lyckat upplägg som verkligen skapade intressanta diskussioner under hela kvällen!”

”Bordsplaceringen var perfekt! Trots att vi kom från olika delar av koncernen och olika avdelningar, kändes det som om vi delade samma intressen och det blev en riktigt rolig kväll!”

Det här visar hur kraften i data, optimering, NLP och AI kan lösa komplexa problem – i detta fall att arrangera en nästan perfekt bordsplacering för 450 deltagare. Och tekniken är långt ifrån begränsad till festplanering.

Om ditt företag står inför komplexa beslut eller behöver analysera stora mängder kundfeedback kan AI-driven beslutsstöd vara lösningen. Med hjälp av tekniker som automatiserad textanalys och word embeddings kan AI hjälpa till att bearbeta data snabbt och ge värdefulla insikter som förbättrar beslutsfattandet.