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聚焦飞桨PaddleNLP实战应用 百度AI快车道实战营再迎“魔都”学员

时间:2020-01-25

近日,百度人工智能快车道企业深度学习营在上海再次开业。活动重点是PaddleNLP开源工具集的技术解释和实际应用,为上海及周边地区有相关需求的企业技术人员提供学习和交流平台。

PaddleNLP在本活动中分享的是一个领先的、全面的、易于使用的NLP开源工具集和基于PaddlePaddle深度学习框架的预培训模型集。它使用一组共享的框架代码来实现自然语言处理领域的各种模型,这可以大大减少开发人员在开发过程中的重复工作。同时,PaddleNLP拥有当前行业中基于用户大数据训练的最佳中文语义表示模型和应用任务模型。模型来源于工业实践,取得了工业应用效果。

在这个关于人工智能快车道的交流研究中,百度NLP的高级研发工程师首先介绍了PaddleNLP开源工具集的全景。之后,讲师从搜索、客服对话和填写快递表格三个场景入手,为开发者带来PaddleNLP文本语义匹配、对话情感识别和物流信息抽取的实际应用共享,并与开发者就相关技术和应用进行现场沟通和互动。

(图:百度人工智能快车道PaddleNLP营站)

例如,当“对话情感识别模型”应用于智能客服系统时,可以有效快速地检测到用户表达的内容中是否存在更多的负面情感词,如“不良态度”和“胡说八道”。如果认识到当前负面情绪严重,系统会结合上下文触发表达内容以安抚客户的负面情绪或直接触发人工客服的干预。

对于开发者现场提出的“如何解决聊天场景中异构数据源和无序文本”的问题,百度自然语言处理(Baidu NLP)研发工程师建议,在场景差异不大的情况下,当数据集不够时,应该使用迁移学习,或者应该考虑数据源的同质性,例如聊天场景,数据集可以通过微博、帖子或数据增强方法进行扩展。然而,无序文本问题通常是通过去口语化技术进行预处理的。

活动当天,几位百度R&D工程师在不同场景下回答了开发者的具体应用问题。活动结束时,一位来自医学领域的NLP开发者说,“我认为这个实战营的内容非常适合像我这样的初学者。事实上,利用深度学习解决问题不仅在成本上有优势,而且带来了非常高的价值变化。然而,开源工具集和基于飞桨(如PaddleNLP)的预训练模型集使我们的开发人员能够更快地实现这一价值。”来自社交领域NLP开发的从业者进一步指出:“飞桨和人工智能工作室使用起来感觉非常‘流畅舒适’。开发人员可以用现成的代码“运行”整个操作过程。

(照片:百度人工智能快速通道项目实训营的所有开发者)

据了解,百度人工智能快速通道企业深度学习实训营是百度凭借其在深度学习技术方面的深厚实践经验,为有人工智能技术需求的企业的算法工程师和架构师群体提供的快速应用支持计划。该计划的学习内容包括项目实施和深度学习技术登陆的10套详细计划,涵盖百度领先人工智能技术和业务应用场景的深入分析,如光学字符识别(OCR)、精密仪器质量检测、经典场景推荐和排序、遥感图像处理等。解读源自百度商业实践的深度学习框架飞桨的性能优势、模式优势和生态优势;百度自主研究和顶级学术会议领导算法,详细介绍预培训模式,与案例和算法紧密联系的在线实验,以及业务问题定位、框架和算法的快速应用培训,以“短、平、快”课程为更多企业带来深度学习技术和经验共享。

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