自然語言（處理）對我來說是當今機器學習的新領域。因為文字非連續性且主觀，所以難以處理：不同的人對詞語的解讀不同。但這正是趣味所在之處。例如，我們已經建立根據論文內容提取其主題的功能，如此一來可大規模分析哪些是對最常被引用的主題，並可因此將其視為趨勢。這有助於研究人員決定該將研究重點放在何處，它有助於資助機構決定將資金投入哪個領域，並幫助出版商決定哪種期刊未來涵蓋哪些內容。我們在 Elsevier 擁有的資料是許多有趣而智慧的資訊金礦。我們擁有這些資料並可以保證其品質的事實的確讓我們與眾不同。

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Deep Kayal 是 Elsevier 內容和創新團隊的機器學習工程師，該團隊致力於從 Elsevier 各種產品的研究論文中自動提取資料。