百度AI快车道PaddleNLP实战再入“魔都”,10月26日线下开讲

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5月12日国际护士节,9月10日教师节,11月8日记者节……各行各业似乎都有了自己的节日,而与众多技术从业者相关的1024“程序员节”也越来越有气氛啦!在此“佳节”之际,让我们相约一场技术分享沙龙可好?10月26日,百度飞桨AI快车道PaddleNLP实战营再次来到百度上海研发中心,将带来一场PaddleNLP开源工具实战课程,为各位送上一份晚到的“节日大礼”,现开放报名渠道,期待你的参与!

 

PaddleNLP是基于百度飞桨(PaddlePaddle)深度学习框架打造的领先、全面、易用的NLP开源工具集与预训练模型集,覆盖了工业应用和学术研究需求领域。本期实战营课程,将聚焦PaddleNLP开源工具集的应用、技术讲解及实战。此次课程邀请到百度多位NLP技术大咖进行实战指导,并现场答疑解惑。学员不仅能了解到NLP学术和工业发展的最新动态,也会在现场使用NLP工具解决当前市场上热门的产品问题。

 

想要工具快速上手、在实战中学习NLP概念、获得代码全部开源、大咖现场实操解读?马上报名参与,名额有限,先到先得哦~

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百度AI快车道PaddleNLP实战再入“魔都”,10月26日线下开讲

活动主题:

PaddleNLP开源工具实战


2019年10月26日


百度上海研发中心


活动流程: 

  • 13:30–14:00

    签到,现场交流

  • 14:00–14:20

    龙老师 百度NLP资深研发工程师——《PaddleNLP开源工具集-全景介绍》

  • 14:20–14:30

    AI studio产品经理——《AI studio操作说明》

  • 14:30–15:30

    真老师 百度NLP高级研发工程师——《根据用户浏览历史,如何推荐相似新闻》

  • 15:30–16:30

    金老师 百度NLP高级研发工程师——《如何在客服对话中,识别客户情绪的好坏》

  • 16:30–16:45

    茶歇

  • 16:45–17:45

    黄老师 百度NLP研发工程师——《如何从快递单中抽取用户关键信息》


百度AI快车道PaddleNLP实战再入“魔都”,10月26日线下开讲
任务课程讲解+进阶实践内容介绍


百度AI快车道PaddleNLP实战再入“魔都”,10月26日线下开讲

1. 根据用户浏览历史,如何推荐相似新闻


文本语义匹配:简单来说,是通过计算两段文本的相似度分数,来判断两段文本是否相似。在本案例中,将“用户的浏览历史”和“新闻标题”分别作为句子进行匹配。相似程度高,则可以作为向用户推荐的选择依据,达到个性化推荐的效果。例如,当获取到某用户在搜索引擎中搜索过“头发最近掉得很厉害”这一信息,就可将其与库中的新闻标题进行语义匹配计算。如果某新闻标题为“研究证明:熬夜容易导致脱发”,那么二者计算后相似度分数为0.9234,则可以将这条新闻推荐给该用户。


2. 如何在客服对话中,识别客户情绪的好坏


对话情绪识别:旨在识别智能对话场景中用户的情绪,根据用户的不同情绪变化,调整回复策略,实现更人性化的交互,适用于聊天、客服等多种场景。例如在智能音箱、智能车载等场景中,识别用户的情绪,可以适当地进行情绪安抚,改善产品的用户交互体验;在智能客服场景中,可以分析客服服务质量、降低人工质检成本,也能够帮助企业更好地把握对话质量、提高用户满意度。


针对用户的对话文本信息(通常是语音识别后的文本),判断该文本的情绪类别并给出相应的置信度,这是经典的文本分类问题。在本案例中,对话情绪类别有三种:积极、消极和中性,属于短文本三分类问题。


3. 如何从快递单中抽取用户关键信息


 

报名链接:


https://iwenjuan.baidu.com/?code=16z9fs

 

关于PaddleNLP


为了适应全面丰富的NLP任务,方便更多开发者灵活插拔尝试多种网络结构,并且让应用最快速达到工业级效果,今年4月23日,百度正式开源了工业级中文NLP工具与预训练模型集——PaddleNLP。PaddleNLP将自然语言处理领域的多种模型用一套共享骨架代码实现,可大大减少开发者在开发过程中的重复工作。工具集拥有当前业内效果最好的中语义表示模型和基于用户大数据训练的应用任务模型,模型源于产业实践,达到工业级的应用效果。


关于AI快车道


百度AI快车道——企业深度学习实战营是百度依托自身深厚的深度学习技术实践经验,面向有AI技术需求企业的算法工程师、架构师群体提供的快速应用扶持计划。该计划的学习内容囊括了10套工程实施与深度学习技术落地结合的详细方案,覆盖百度领先的AI技术和业务应用场景的深入剖析,如OCR、精密仪器质检、推荐排序经典场景、遥感图像处理等;源于百度业务实践的深度学习框架飞桨的性能优势、模型优势、生态优势的解读;百度自研和顶级学术会议魁首算法、预训练模型的详细介绍,还有与案例与算法紧密相扣的在线实验,并以“短平快”的课程,进行对业务问题定位、框架及算法的快速应用培训,为更多企业带去深度学习技术和经验分享,并计划在年内于上海、深圳、杭州等多地,支持1000家企业的深度学习技术快速应用。

 


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