AI開發者大會：2020年7月3日09:30--09:50司羅《為商業搭建語言橋梁》

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目錄

2020年7月3日09:30--09:50司羅《為商業搭建語言橋梁》

自然語言智能——NLP是AI皇冠上明珠

自然語言智能趨勢?

自然語言技術平臺、翻譯技術平臺、NLP自學習平臺

語言模型——2018年BERT影響力非常大

預訓練語言模型——StructBERT

預訓練語言模型——融合結構化信息

預訓練語言模型——排序／機器閱讀理解

自然語言智能數據知識、技術、場景迭代升級

電商翻譯業務場景、釘釘翻譯服務平臺產品

云產品-事件分析圖譜、云產品-賦能范通信、云產品-智能司法、云產品-智能合同、、云產品-智慧醫療

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2020年7月3日09:30--09:50司羅《為商業搭建語言橋梁》

自然語言智能——NLP是AI皇冠上明珠

自然語言智能研究實現人與計算機之間用語言進行有效通信。它是融合語言學、心理學、計算機科學、數學、統計學于一體的科學。它涉及到自然語言和形式化語言的分析、抽取、理解、轉換和產生等多個課題。自然語言處理研究是實現完整人工智能的必要技術 。
人工智能的四個階段

• 計算智能
• 感知智能
• 認知智能
• 創造智能?

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自然語言智能趨勢?

• 1．深度語言模型突破式發展，引領重要自然語言技術取得進展?
• 2．共有云NLP技術服務從通用功能走向定制化服務?
• 3．自然語言技術逐步與行業／場景緊密結合，產生更大價值?

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自然語言技術平臺、翻譯技術平臺、NLP自學習平臺

語言模型——2018年BERT影響力非常大

描述自然語言的表示，順序，結構，意義，生成的過程以及如何使用與語言相關的應用任務。

• 語言學方法：使用語言學文法（如上下文相關文法）來描述正規的語言表示形式和意義一新語言，新語法新意義在不斷變化和涌現，純規則的方式局限性大。
• 數據驅動方法統計學／深度學習：通過大最的語料和一些相關應用任務，學習語言的表示和結構一利用海I的語料信息自學習，適應于廣闊場景和應用 。

預訓練語言模型——StructBERT

預訓練語言模型——融合結構化信息

預訓練語言模型——排序／機器閱讀理解

• 1、檢索Retrieval
  Query生成方案，通過till練基于pointer-generator的摘要生成模型， 引入copy機制和attention over attention機制提升quer詞生成準確度，用生成的query對原文檔進行document expansion提升召回。
• 2、排序Rankin
  在預訓練語言模型StructBERT中引入拒識弱監，并再利用預till練好的StructBERT模型在排序任務的label數據上進行Ranking精排，產出最終文檔排序結果。

自然語言智能數據知識、技術、場景迭代升級

電商翻譯業務場景、釘釘翻譯服務平臺產品

云產品-事件分析圖譜、云產品-賦能范通信、云產品-智能司法、云產品-智能合同、、云產品-智慧醫療

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的AI开发者大会：2020年7月3日09:30--09:50司罗《为商业搭建语言桥梁》的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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