直播预告 | 58同城&来也科技NLP技术沙龙
58同城&来也科技NLP技术沙龙
6月22日、6月30日、7月6日，来也科技、58同城AI Lab联合AICUG技术社区举办58同城&来也科技NLP技术系列沙龙，由来自来也科技的3位嘉宾和58同城AI Lab的3位嘉宾为大家分享NLP技术的应用实践。
1. 文本视觉认知问答 | 18：30
智能自动化场景中，大量文档以扫描图片的形式存在。而在具体业务中，用户又经常以提问的形式询问这类文档中的内容。这一任务区别于文档阅读理解，因为原始文档具有结构化信息。同时也区别于传统的视觉问答，因为图片基本以文字内容为主，需要对文字内容具有深入的理解能力。本次分享以一次实际的文本视觉认知问答比赛为例子，详细讲述了针对这类问题的流水线结构，以及不同设计对最终结果的影响。
张原
来也科技 | 算法工程师
张原，硕士毕业于伦敦大学学院机器学习专业，本科毕业于清华大学电子工程系。于2019年2月加入来也作为自然语言处理算法工程师，主要负责探索强化学习在对话系统中的应用，预训练语言模型在业务场景中的实现。
2. 语音机器人中应用端到端模型控制话术跳转 | 19：25
语音机器人即利用语音识别、语义理解和语音合成技术赋予机器多轮对话交互能力，使机器能模拟真人与用户对话，它可以代替或辅助人工来完成一些例程化工作，被广泛应用于产品营销、服务通知、用户调查等多种场景。本次议题将首先介绍58语音机器人的总体架构，然后介绍基于规则、文本匹配的对话跳转策略，最后介绍一种基于端到端模型的对话跳转策略，并比较不同方法的线上实际效果。
宋玉美
58同城 | 算法高级工程师
宋玉美，58同城AI Lab算法高级工程师，2019年7月硕士毕业于大连理工大学，毕业后加入58，目前主要负责智能语音分析平台、智能语音机器人项目中的算法研发工作。
1. NER技术在对话系统中的应用实践 | 18：30
在58同城C端用户和B端商家IM微聊在线沟通场景下，我们应用对话机器人打造了商家智能聊天助手，在人机对话过程中我们需要识别出电话、地址、时间、服务对象等商机信息。本次议题将重点分享对话场景下的NER技术实践，首先介绍模型选型，然后介绍数据增强、模型融合、对话上下文引入等调优经验。
桑海龙
58同城 | 算法高级工程师
桑海龙，58同城AI Lab算法高级工程师，2019年10月加入58同城，目前主要负责智能客服算法研发工作。2017年硕士毕业于哈尔滨工业大学，曾就职于猎豹移动，从事多轮对话算法研发。
2. 知识图谱及智能问答系统构建 | 19：25
知识图谱在知识表示的完备性、语义刻画的准确性、体系结构的组织性上，显著优于传统Corpus的表示，对于信息检索、推荐系统、问答系统都至关重要，本次议题将以电力行业为背景，分享如何使用深度学习NLP技术挖掘和构建知识，产生行业知识图谱，并结合机器学习和深度学习对知识进行表示、对多种形式的问答进行建模，包括FAQ、KBQA、阅读理解等，验证其在电力领域问答上的效果，同步总结应用过程中的遇到的问题及解决方案。
张晓庆
来也科技 | 资深算法工程师
张晓庆，来也科技资深算法工程师，2016年加入来也，目前主要负责FAQ问答、知识图谱构建及推理、智能文档后处理纠错等项目的算法研发和优化工作。曾就职于百度NLP，负责度秘聊天语料的挖掘优选工作，2013年硕士毕业于武汉大学计算机应用专业。
1. 低资源问答实践 | 18：30
在对话机器人领域，检索匹配式问答是工业场景中最为常见、可控性最高的解决方案。然而在实际落地过程中，难免会遇到场景复杂度高、需要占用大量人力资源构造相似问题和规则来泛化知识点的问题。本次议题主要分享机器学习和深度学习在吾来低资源问答上的应用，以及模型量化和模型蒸馏对模型性能的提升。
段沛宸
来也科技 | 算法工程师
段沛宸，来也科技算法工程师，2018年加入来也科技，目前主要负责吾来对话机器人问答方向优化、机器阅读理解和实体关系抽取等项目的研发和优化工作。曾就职于浦发银行，2015年本科毕业于中山大学信息管理与信息系统专业。
2. 改进的Wide&Deep模型在文本分类中的应用 | 19：25
语音是58同城用户之间的重要沟通媒介，58同城C端用户和B端用户之间可以通过电话（隐私通话）、网络音视频通话（微聊）建立连接，这些场景下产生的语音数据有巨大的挖掘价值。本次议题主要分享语义标签的文本挖掘技术，首先介绍使用主动学习技术解决冷启动时样本少的问题，然后对比了关键词匹配、XGBoost、TextCNN等模型的效果，最后提出了一种改进的Wide&Deep模型，在我们的场景下取得了最优效果。
杨森
58同城 | 算法高级工程师
杨森，58同城AI Lab算法高级工程师，2019年7月硕士毕业于中国科学院大学，毕业后加入58，目前主要负责智能语音分析平台、智能语音机器人项目中的算法研发工作。
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58同城AI Lab隶属TEG技术工程平台群，旨在推动AI技术在58同城的落地，打造AI中台能力，以提高前台业务人效、收入和用户体验，目前部门人数规模为60+，包括产品经理、后端、数据、算法开发人员。
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