紫芝
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AIProCon在线大会笔记之阿里达摩院司罗：为商业搭建语言桥梁

AIProCon在线大会笔记

  • 为商业搭建语言桥梁
    • 自然语言处理
    • 翻译技术平台
    • NLP自学习平台
    • 语言模型
  • 总结

AI学习与进阶实践
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计算机视觉技术与实践
大数据与AI中台
语音语义技术实践与应用

为商业搭建语言桥梁

阿里巴巴 达摩院 语言实验室 司罗

自然语言处理

自然语言智能研究实现人与计算机之间用语言进行有效通信，融合语言学、心理学、计算机科学、数学、统计学于一体的科学，涉及到自然语言和形式化语言的分析、抽取、理解、转换和产生等多个课题。
自然语言处理是实现完整人工智能的必要技术。
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  1. 自然语言智能趋势
  2. 深度语言模型突破式发展，引领重要自然语言技术取得进展
  3. 共有云NLP技术服务从通用功能走向定制化服务
  4. 自然语言技术逐步与行业/场景紧密结合，产生更大价值
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翻译技术平台

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  1. 阿里机器翻译技术
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NLP自学习平台

  1. 背景：NLP需求多而杂，场景化、行业化有高度的定制依赖，很多数据有高度的隐私，而且缺少平台化的解决方案。
  2. 定位：面向零算法基础用户的定制化标注、训练、预测的一体化服务平台。
  3. 优势：易用（流程简单）、快捷（训练一个简单模型仅需半个小时）、专业（众多数据抽象模型）、成本低（私有化部署）
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  4. NLP自学习平台-示例
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语言模型

  1. 语言模型：描述自然语言的表示，顺序，结构，意义，生成的过程，以及如何使用与语言相关的应用
  2. 语言学习法：使用语言学文法（如上下文相关文法）来描述正规的语言表示形式和意义–新语言，新语法，新意义在不断的变化和涌现，纯规则的方式局限性大。
  3. 数据驱动方法–统计学/深度学习。通过大量的语料和一些相关应用任务，学习语言的表示和结构–利用海量的语料信息自学习，适用于广阔场景和应用
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  4. 预训练语言模型-StructBERT
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  5. 预训练语言模型-融合结构化信息
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  6. 预训练语言模型-排序、机器阅读理解
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  7. 自然语言智能数据知识、技术、场景迭代
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  8. 电商翻译业务场景
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  9. 钉钉翻译服务
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  10. 地址信息管理系统
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  11. 事件分析
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  12. 泛通信
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  13. 智能司法
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  14. 智能合同
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  15. 智慧医疗
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总结

  1. 构建阿里巴巴自然语言技术体系，支撑阿里经济体语言技术和应用
  2. 赋能合作者，发展普惠的自然语言技术
  3. 创新自然语言技术，探索未来智能

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