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阿里智能人机交互的核心技术解析

“连接“本身不是目的，它只是为“交互”建立了通道。在人机交互（Human-Computer Interaction）中，人通过输入设备给机器输入相关信号，这些信号包括语音、文本、图像、触控等中的一种模态或多种模态，机器通过输出或显示设备给人提供相关反馈信号。“连接”为“交互”双方架起了桥梁。

  • 2022-01-16
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腾讯基于预训练模型的文本内容理解实践

预训练已经成为自然语言处理任务的重要组成部分，为大量自然语言处理任务带来了显著提升。本文将围绕预训练模型，介绍相关技术在文本内容理解方面的应用。更具体的，本文会首先对已有的经典预训练工作进行回顾，帮助大家理解预训练模型以及不同模型之间的差异；然后介绍我们在训练算法、框架开发、上线推理方面进一步的探索，以及相关工作在业务上的应用。最后，对当前我们面临的挑战进行总结，并对未来工作进行展望。

  • 2022-01-16
  • 阅读119
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自然语言处理在金融实时事件监测和财务快讯中的应用

疫情之下，全球金融市场进入大波动时代，各国金融调控政策、突发事件层出不穷，例如美联储无限量QE、欧央行7500亿复苏基金、中美关闭使领馆、阿塞拜疆和亚美尼亚爆发空战...如何24*7小时全天候自动、智能监控全球新闻事件，从而最快速地做出反应、最大可能地规避风险？

  • 2022-01-16
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基于Seq2Seq的信息抽取方法在多轮对话场景的应用

本文主要介绍了基于Seq2Seq方法从双人语音对话文档中提取电话号码的实践方法，重点介绍了基于不同模型结构的Seq2Seq方法如LSTM、GRU、Transformer的效果对比情况，同时介绍了在Encoder层尝试的不同Embedding方式及其如何采用Attention、Beam Search等方法来提升模型效果。实践结果表明基于Seq2Seq的方法在多轮对话交互中提取电话号码实体的效果相比基于传统的NER方法在F1值提升约30%。

  • 2022-01-16
  • 阅读132
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在PyTorch中使用LSTM进行新冠病例预测

时间序列数据，顾名思义是一种随时间变化的数据。例如，24 小时时间段内的温度，一个月内各种产品的价格，特定公司一年内的股票价格。长短期记忆网络（LSTM）等高级深度学习模型能够捕捉时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中，我们将一起学习如何使用 LSTM 算法使用时间序列数据进行未来预测。

  • 2022-01-16
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基于NL2SQL的问答技术和实践

NL2SQL是语义解析和智能问答领域的前沿问题，可以将人类的自然语言问句转化为结构化查询语句，是实现人类和数据库无缝交互和提高数据库分析效率的核心技术。 百分点认知智能实验室自成立以来，结合公司实际业务和项目需求，自主研发NL2SQL算法，并在各个公开数据集上取得了良好的效果，同时还在业务项目中积累了宝贵的实际落地经验，本文主要就NL2SQL技术路线的发展历史和实验室在工程实践中的落地经验进行分享。

  • 2022-01-16
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基于LSTM的多变量多步预测模型

综合业务背景和预测结果来说：co的预测出现了负数这是不正确的，可能跟模型中数据量有关系，毕竟我们数据集一共只有几百条的数据记录，这点数据量对于深度学习模型来说实在是少得可怜，我们今天的工作主要就是完整地去实践LSTM多变量多步序列预测模型，手把手教你去搭建属于自己的预测分析模型。

  • 2022-01-16
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网易严选nlp-预训练语言模型的应用

文本的表征经历了漫长的发展历程，从最简单经典的bow词袋模型、以LDA为代表的主题模型、以word2vec为代表的稠密向量模型、到现在以bert为代表的通用语言模型。词语是文本细粒度的表达，早期的预训练词向量虽简单易用，但无法解决一词多义的问题。近年来，基于大规模上下文语料，训练的通用语言模型，可以产出更细致的语义表征向量，相同的词在不同的语境中能抽取出不同的语义向量。

  • 2022-01-16
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