微软研发总监公明：如何应对搜索引擎三大挑战？

Posted 2021-11-08 Wang_AI

作者 | AICon

智能问答（Question and Answering, QnA）是近年来自然语言处理领域的重要研究方向之一，现在已经被广泛地应用到国民生活中。网站购物、线上订餐、商场指南、电话推销、搜索引擎...... 这些场景中和你对话的往往首先是机器人，智能问答机器人可以高效解答一些基础问题，并且随着深度学习技术的发展不断升级迭代，为人们的生活带来更多便利。

目前，智能问答相关技术在主流语言（如英语）已经有大量相关的研究，但对于非英语，特别是小语种的研究还非常有限。在实际应用场景，特别是全球化的产品中，往往会面临系统全球化的需求与挑战，以必应搜索引擎为例，问答系统不仅仅需要回答英语的查询，还需要支持全球上百种语言的查询，因此跨语言问答技术具有广泛而重要的应用价值。

11 月 5-6 日，AICon 全球人工智能与机器学习技术大会将落地北京。其中「NLP 技术和应用」专场邀请到了微软（亚洲）互联网工程院研发总监公明博士，她将现场分享《必应搜索问答系统及全球化过程中的挑战与方法》。

公明博士的研究领域包括问答系统、智能搜索、跨语言理解与建模、多模态学习、知识图谱、推荐系统等。她将在本次分享中介绍微软（亚洲）互联网工程院自然语言处理团队在必应搜索问答系统全球化过程中的实践经验，包括实践过程中的挑战和解决方案，如果你关注跨语言理解、智能问答、机器阅读理解等技术，欢迎来大会现场交流。

演讲提纲

• 必应搜索问答的应用场景与系统概况

• 搜索问答系统全球化过程中的核心挑战与解决方法

  • 可维护性挑战及其解决方法

  • 数据稀缺挑战及其解决方法

  • 模型效率挑战及其解决方法

• 搜索问答系统展望与总结

你将获得

• 了解微软必应搜索的一些前沿的技术和成果

• 了解智能问答技术在搜索产品中的落地场景、面临的挑战、成功应用的经验及未来的机会

• 为业内提供 AI 产品全球化的技术新思路，特别是有效提升深度学习模型跨语言能力的方法

同时，「NLP 技术和应用」专场邀请到了科大讯飞北京研究院院长王士进博士，华为文本机器翻译实验室主任杨浩博士，百度资深研发工程师王硕寰。他们将现场分享 NLP 技术进展和实践，详细解读 NLP 技术在各行业的应用和商业化落地，包括应用场景、业务痛点、商业化挑战、如何破局等宝贵实践经验，并就 NLP 的发展趋势进行探讨和展望。

除了上述话题以外，AICon 北京还设置了人工智能前沿技术、通用机器学习技术、计算机视觉实践、智能金融技术与业务结合、推荐广告技术与实践、AI 工程师团队建设与管理、认知智能的前沿探索、AI 与产业互联网结合、大数据计算和分析、大规模机器学习算法及应用、智能语音前沿技术应用、大规模预训练模型进展、自动驾驶技术等 14 个专题。更多精彩议题请点击阅读原文查看。

今天是大会门票 9 折倒计时第 5 天，购票立减 480 元，了解更多请联系票务小姐姐文柳：13269078023（电话同微信）