浙江十一选五开奖今天开奖结果:追一科技劉云峰:今年是NLP技術大年,要做全棧的AI公司

發布時間:2019-10-18 11:26:18 來源:科技訊 作者:佚名
[摘要] 我上個月在南京的差旅住宿,花了多少錢? 我上周五通過信用卡消費了多少錢? …… 上述問題,聊天機器人可以立刻給你答案。 讓機器讀懂我
“我上個月在南京的差旅住宿,花了多少錢?”

十一选五浙江十一选五走势图 www.rtfnc.com “我上周五通過信用卡消費了多少錢?”

……

上述問題,聊天機器人可以立刻給你答案。

讓機器讀懂我們的的語言,并且輸出我們能明白的回答,這個過程就需要自然語言處理(NLP)技術的支持?;瘓浠八?,NLP充當了機器和人類之間的翻譯工作,它在諸多AI應用中發揮著關鍵作用。

與熱門的計算機視覺、語音識別等技術相比較,研究NLP的創業公司相對少很多,追一科技便是國內首批從事NLP技術和深度學習的企業智能服務AI公司,李開復曾公開表示,“追一科技是國內乃至全球最好NLP公司之一。”

就在最近,由追一科技主辦的首屆中文NL2SQL挑戰賽在南京落幕,從全球1457支隊伍中脫穎而出的五支隊伍角逐最后的冠軍,在此期間,鎂客網采訪了追一科技的聯合創始人兼CTO劉云峰,探討了當前NLP技術的發展和應用落地情況,以及追一科技在NLP技術浪潮中扮演的角色。

追一科技劉云峰:今年是NLP技術大年,要做全棧的AI公司

圖 | 追一科技聯合創始人兼CTO劉云峰

NLP是AI的關鍵一環,追一已經做到技術落地

通常情況下,我們會把AI分為“感知”和“認知”兩個部分。其中,計算機視覺和語音識別屬于感知部分,而自然語言處理(NLP)則是認知部分的重要內容。從這個層面去解讀,NLP的研究難度比計算機視覺乃至語音技術都要更上一層樓。

但NLP的發展歷程比計算機視覺乃至語音理解都要早,早在上世紀50年代,電子計算機的出現,就帶來了許多自然語言處理的任務需求,其中最典型的就是機器翻譯。而我們最為熟悉的NLP應用則是網頁搜索,從海量的文本中進行自然語言的信息檢索和抽取。

伴隨著大數據、深度學習技術的應用,NLP也進入了一個新的階段,用劉云峰的話來說,“以前我們只需要機器理解人的語言,但現在的自然語言理解,是希望機器像人一樣具備一定的常識和思維推理能力,這已經比以前期望值高很多。”

相應的,圍繞NLP的創業,技術門檻自然很高,這也恰恰是追一科技的一大優勢。

追一科技的主要創始團隊中有三人來自騰訊,創始人兼CEO吳悅是原騰訊TEG事業群搜索部門負責人,主持構建了騰訊分布式文件系統、大數據集群、大網頁搜索引擎推薦引擎等重要項目;CTO劉云峰在騰訊從事搜索技術、自然語言處理、機器學習方向的研究長達十年,在NLP領域有著豐富的技術和實戰經驗。

成立之初,追一科技從智能客服切入,舉個例子,通過追一科技的AI技術解決方案,可以直接和客服機器人進行“正常語言”的交流對話,比如詢問賬單情況、幫忙訂張票、查找附近最近好吃的餐廳等等。

經過三年的發展,他們已經構建了智能語義和算法平臺等AI技術棧,打造了以知識為驅動的數字員工產品族,包括智能客服、數字催收、數據質檢、上崗培訓、用戶畫像、反洗錢分析、警情分析等。

追一科技劉云峰:今年是NLP技術大年,要做全棧的AI公司

目前,追一科技的智能服務解決方案,從客服機器人到人機協同等,也已經在招商銀行信用卡、中國移動、萬達、攜程等企業中應用落地。

發起NL2SQL挑戰賽,今年會是NLP技術大年

在和企業客戶打交道過程中,追一科技發現很多企業客戶的知識和數據都是以數據庫的形式存儲,問題隨之而來,能不能基于數據庫去解決一些交互的問題,NL2SQL(自然語言轉結構化查詢語句)就是答案。

NL2SQL是NLP的一個研究方向,可以將人類的自然語言自動轉化為相應的SQL語句,進而與數據庫直接交互、并返回交互的結果。比如我們問:大眾10萬到20萬之間的車型有幾種?NL2SQL可以讓機器理解這樣的自然語言,并從表格中檢索出答案。

當前,研究NL2SQL的企業非常少,劉云峰表示在年初NL2SQL挑戰賽之前,國內除了微軟,就是追一科技在做。

所以,為了打開這個新興垂直技術的天花板,他們發起了此次NL2SQL挑戰賽。比賽同期追一科技還發布了業內首個大規模的中文數據集,包括4870張表格數據、近50000條標注數據以及相應的SQL語句。

追一科技劉云峰:今年是NLP技術大年,要做全棧的AI公司

圖 | 首屆中文NL2SQL挑戰賽決賽現場

從比賽初期的60%準確率,到復賽結束時最高92%的準確率,劉云峰也非常意外,“這個結果比同類數據難度更低的WikiSQL成績還要好,說明我們在基礎技術的研發方面,已經追上甚至超過了國外同行的技術水平。”

不過他也表示,雖然此次發布的數據集已經覆蓋了10多個行業,也具備了一定的泛化能力,但技術真正落地還有很多工程化的工作,比如行業是否有這樣的數據積累,數據表格的復雜度以及文本的歧義等等,都需要針對垂直行業做進一步的調優。

談及舉辦這次比賽的初衷,劉云峰表示,“從AI的發展規律來看,一個技術如果有專門的技術挑戰賽,會加速它的產業化落地,比如視覺領域的ImageNet,這些公開測試集或者挑戰賽出現的時間點,恰好都是這個技術從論文走上產業化的臨界點。”

劉云峰也強調,從技術成熟度來看,業內已經解決了很多NLP的基礎問題,今年會是NLP的大年,但是落地到場景上會有一、兩年的延后。“之后NLP會進入到技術成熟階段的爆發期,能夠解決一些更為復雜的任務。”

NLP之外,做全棧的AI公司

“交互”是追一科技產品的核心方向,除了早期的文本、語音交互,采訪中劉云峰透露,追一科技正在做“多模態交互的數字人產品”,這是一個區別于虛擬主播等朗讀型機器人的交互型產品,囊括了語音技術、自然語言處理、視覺三大領域的技術,并且擁有自我進化的能力,能夠對數據知識歸類分析總結,自我學習。

追一科技劉云峰:今年是NLP技術大年,要做全棧的AI公司

“這個虛擬形象的表情、肢體動作會和說話內容相匹配,可以做到實時的對話交互。”

劉云峰認為,“未來頭部的AI公司一定是全棧的AI公司。”也就是說,每一個AI公司既要有自己最核心、最拿手的方向,對其他技術也需要了若指掌。

所以,NLP之外,追一科技也在擴大語音和視覺團隊,構建語義、語音、多模態等AI技術的閉環。

目前他們已經做到語音技術的閉環,而且相較于通用的語音識別,追一科技更關注語音交互領域的歧義問題,提高上下文場景里的語音識別準確率。視覺方面,追一科技也更加關注交互所需要的視覺理解,比如用戶的手勢識別指令。

上文所提到的“數字人”產品就是追一科技在語音、視覺、NLP三大技術上的“集大成者”。

最后,談及NLP的大規模商業化問題,劉云峰認為要解決共同化和平臺化的問題,企業服務的特點是定制化需求多,所以要做到“配置即定制”,將產品“PaaS”化,加強產品化能力以及與合作伙伴的黏性,更高效地解決企業需求。

結語:

哪里有語言,哪里就有NLP發揮作用的地方。正如劉云峰所言,NLP這兩年在語言模型等基礎能力上已經有所突破,下一步要完善的就是技術落地到商業場景中的工程化問題。

從論文到工業應用,技術的傳遞鏈在加速,追一科技要做的就是解決好垂直領域的知識問題,在技術應用爆發到來前,做好準備。

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