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近年来,自然语言处理技术已经取得了长足进步,成为应用范围最广泛,也是最为成熟的AI技术之一。但实际上,自然语言处理技术在商业化应用上却鲜有突破性进展,真正成功或者能够完美满足人们日常生活需求的产品并不多。

在 AICon 北京 2019 大会上,苏海波讲师做了《深度迁移学习在NLP中的应用及实践》主题演讲。
随着深度学习在图像识别、语音识别及其他感知智能领域大放异彩,人们对深度学习在自然语言处理(NLP) 的价值也寄予了厚望。再加上 AlphaGo 的成功,人工智能的自然语言研究和应用变得炙手可热。NLP 作为人工智能领域的认知智能,成为目前大家关注的焦点。

吴恩达曾说:迁移学习将会是继监督学习之后下一个机器学习商业成功的驱动力。

深度剖析深度迁移学习

分享了NLP((Natural Language Processing)技术在在线教育服务中的实践和创新。

为什么 NLP 领域没有出现像“CV 四小龙”那样的独角兽公司?
都说聊天机器人已死,他却认为市场潜力仍未被开发

OpenAI在官博介绍了一个大规模无监督NLP模型:GPT 2.0,被称为“史上最强通用NLP模型”。今天这篇文章,来自新浪微博AI Lab的算法专家张俊林将谈一谈自己对GPT 2.0的一些想法。

目前还没有任何工作能构建出一个与任务无关的轻量级预训练模型,谷歌大脑研发人员提出了MobileBERT来填补这一空白。

本文探讨了阅读理解的问题:如何构建计算机系统来阅读一篇文章并回答理解问题。

NLP应用和实践、计算机视觉、机器学习应用和实践、搜索推荐与算法、智能语音交互、智能金融、AI与大数据框架和平台、知识图谱、AI与产业互联网······ AICon北京2019,传递大公司在 AI 前沿技术上的探索,以及经过验证的技术成果,帮助企业解决当前遇到的技术瓶颈,同时提升技术人的团队管理能力。 更多精彩内容,尽在InfoQ记者在AICon北京2019现场带来的精彩报道,敬请查看。

2019 年 3 月,百度正式发布 NLP 模型 ERNIE,其在中文任务中全面超越 BERT 一度引发业界广泛关注和探讨。

BERT+Transformer有可能在未来几年替代掉NLP各个不同应用领域之前五花八门的具体技术

2021刚刚过去,该盘点一下自然语言处理领域这一年来的高光时刻了。

在2020年的Gartner报告中,人机对话的位置相比2019更加靠前。

自然语言处理领域在最近两年发生了天翻地覆的技术变革

NLP 在 2019 年有哪些最新技术进展和落地应用?未来,NLP 又将怎样发展?我们有幸邀请到了百度 NLP 首席科学家吴华博士,来给大家就 NLP 相关技术点分享宝贵经验。

人工智能最近几年发展得如火如荼,学术界、工业界、投资界各方一起发力,本文将深度解析最新AI发展趋势,欢迎讨论。

在AICon 2018上,InfoQ对腾讯数据平台部高级算法研究员陈松坚进行了独家专访,除了对他本人的技术研发之路有了更深的了解,陈松坚也与我们分享了许多有关NLP发展瓶颈以及技术趋势的看法。