AIProCon在線大會筆記

• 為商業搭建語言橋梁
• • 自然語言處理
  • 翻譯技術平臺
  • NLP自學習平臺
  • 語言模型
• 總結

AI學習與進階實踐
智慧教育
AI創業與投資
AI行業新趨勢
計算機視覺技術與實踐
大數據與AI中臺
語音語義技術實踐與應用

為商業搭建語言橋梁

阿里巴巴 達摩院 語言實驗室 司羅

自然語言處理

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，融合語言學、心理學、計算機科學、數學、統計學于一體的科學，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。
自然語言處理是實現完整人工智能的必要技術。

自然語言智能趨勢

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

共有云NLP技術服務從通用功能走向定制化服務

自然語言技術逐步與行業/場景緊密結合，產生更大價值

翻譯技術平臺

阿里機器翻譯技術

NLP自學習平臺

背景：NLP需求多而雜，場景化、行業化有高度的定制依賴，很多數據有高度的隱私，而且缺少平臺化的解決方案。

定位：面向零算法基礎用戶的定制化標注、訓練、預測的一體化服務平臺。

優勢：易用（流程簡單）、快捷（訓練一個簡單模型僅需半個小時）、專業（眾多數據抽象模型）、成本低（私有化部署）

NLP自學習平臺-示例

語言模型

語言模型：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

語言學習法：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–新語言，新語法，新意義在不斷的變化和涌現，純規則的方式局限性大。

數據驅動方法–統計學/深度學習。通過大量的語料和一些相關應用任務，學習語言的表示和結構–利用海量的語料信息自學習，適用于廣闊場景和應用

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

自然語言智能數據知識、技術、場景迭代

電商翻譯業務場景

釘釘翻譯服務

地址信息管理系統

事件分析

泛通信

智能司法

智能合同

智慧醫療

總結

構建阿里巴巴自然語言技術體系，支撐阿里經濟體語言技術和應用

賦能合作者，發展普惠的自然語言技術

創新自然語言技術，探索未來智能

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AIProCon在线大会笔记之阿里达摩院司罗：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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