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彭紹冬：Azure認(rèn)知搜索技術(shù)實(shí)踐

神州數(shù)碼云業(yè)務(wù)集團(tuán)數(shù)據(jù)產(chǎn)品部資深數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工程師

主題概覽

搜索是獲取知識(shí)的主要方法，搜索引擎已經(jīng)成為獲取知識(shí)的主要入口。在企業(yè)內(nèi)部，伴隨著企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和成長(zhǎng)，會(huì)產(chǎn)生大量的企業(yè)知識(shí)積累，包括不同的文檔、視頻、圖片、數(shù)據(jù)等。當(dāng)前的搜索過(guò)程已經(jīng)從簡(jiǎn)單的基于關(guān)鍵詞匹配查詢(xún)，發(fā)展為需要通過(guò)語(yǔ)義理解等AI技術(shù)的智能搜索。如何快速地從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中檢索出所有符合條件的內(nèi)容？我們來(lái)聊聊通過(guò)Azure認(rèn)知搜索技術(shù)構(gòu)建智能私域搜索引擎的方法。

鄧喆：BERT介紹及應(yīng)用場(chǎng)景

神州數(shù)碼云業(yè)務(wù)集團(tuán)云基地軟件開(kāi)發(fā)工程師

主題概覽

Google AI團(tuán)隊(duì)新發(fā)布的BERT模型，在機(jī)器閱讀理解頂級(jí)水平測(cè)試SQuAD1.1中表現(xiàn)出驚人的成績(jī)：全部?jī)蓚€(gè)衡量指標(biāo)上全面超越人類(lèi)，并且還在11種不同NLP測(cè)試中創(chuàng)出最佳成績(jī)，包括將GLUE基準(zhǔn)推至80.4％（絕對(duì)改進(jìn)7.6％），MultiNLI準(zhǔn)確度達(dá)到86.7%（絕對(duì)改進(jìn)率5.6％）等。可以預(yù)見(jiàn)的是，BERT將為NLP帶來(lái)里程碑式的改變，也是NLP領(lǐng)域近期最重要的進(jìn)展。

金語(yǔ)澤：半監(jiān)督學(xué)習(xí)在垂直行業(yè)中的探索與應(yīng)用

神州信息政企BG企劃辦資源管理部高級(jí)數(shù)據(jù)分析師

主題概覽

半監(jiān)督學(xué)習(xí)在垂直行業(yè)的探索與應(yīng)用是神州信息2021年技術(shù)創(chuàng)新課題之一，旨在面向垂直行業(yè)缺少有效樣本時(shí)，如何采用半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)為客戶(hù)快速精準(zhǔn)地解決人工智能數(shù)據(jù)分析問(wèn)題，從而落地行業(yè)人工智能應(yīng)用。

AI數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的成果落地需要大量的高質(zhì)量標(biāo)注樣本，然而在垂直行業(yè)獲取大量有效樣本是非常困難的，人工標(biāo)注門(mén)檻高，需要業(yè)務(wù)人員或行業(yè)專(zhuān)家參與。近年來(lái)，半監(jiān)督深度學(xué)習(xí)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)展，能夠利用少量標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)就能夠比肩在充分樣本下監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的性能。

該課題研究有助于大幅度降低行業(yè)人工智能應(yīng)用有效樣本收集成本，拓展行業(yè)人工智能應(yīng)用，提升AI和數(shù)據(jù)分析能力，助力神州信息和戰(zhàn)略業(yè)務(wù)落地。