专题出品人： 张佶
阿里巴巴 高级算法专家
张佶致力于智能人机交互领域的算法研究和业务场景落地，积累了9年的自然语言处理领域技术经验。目前在阿里小蜜团队担任国际化小蜜及企业小蜜算法负责人，推动阿里小蜜在国内和海外业务领域的算法实践，带领团队实现了机器阅读理解、多语言问答等算法技术在阿里经济体、商家、企业、政务等生态圈的一系列成功应用。
专题出品人： 张佶
阿里巴巴 高级算法专家
专题：自然语言处理
NLP 的主要目标是解决人机对话中的各种困难，使得计算机能够理解人类的语言，让用户能用自己的语言与计算机沟通。我们将邀请在2018年NLP领域做出重大突破的技术团队来分享他们的最新实践。
本专题下的议题
腾讯云知文：AutoNLP探索之路
刘黎春 腾讯云 AI语义产品总经理
所属专题：自然语言处理
课程概要
背景介绍：
在腾讯云AI语义的诸多产品线中，例如BotService、基础NLP、知识图谱等，普遍遇到客户标注数据较少、数据更新频繁的场景，因而常常模型的更新是滞后的。另一方面，复杂深度学习模型的训练、调试有较高的门槛，对资源、人员都有要求，增加了客户使用与维护的成本。
解决思路/成功要点：
大规模预训练语言模型（如BERT、GPT）是18年NLP领域最值得关注的技术成果之一，刷新了数十项NLP任务的表现，在未来几年中一定还有会广泛的进展和应用。腾讯云AI语义团队基于多年NLP与深度学习经验，打造了业内首款中文领域的AutoNLP平台，一方面基于腾讯自有的海量语料（社交、新闻、娱乐）以及腾讯云大规模GPU集群弹性调度能力，AutoNLP内置的预训练模型能力更为强大；另一方面结合腾讯云AI语义的自有模型资源，AutoNLP实现了免代码的多任务自动配置，一键实现loss函数、数据schema自动生成、打通模型自动化训练、测试、灰度部署、正式环境上线全流程。
成果：
AutoNLP作为业内首款专为NLP多任务设计的大规模预训练模型Fine-tune平台，在多个NLP任务上比传统分布式机器学习模型训练框架表现更优。同时，AutoNLP更进一步降低了客户解决实际NLP任务的门槛，真正实现了免代码保持模型的不断迭代、更新。
听众收益
1. 详细了解腾讯云知文团队在云上提供了哪些NLP相关的能力，有什么核心技术点
2. 了解腾讯云NLP在行业中的定位以及合作伙伴生态建设的策略和思路
3. 大规模预训练语言模型的思想、原理以及腾讯云AutoNLP平台的技术实践
小米小爱音箱开放域问答探索与实践
余海洋 小米 人工智能AI实验室 知识图谱团队 高级算法工程师
所属专题：自然语言处理
课程概要
通过结构化知识图谱和深度语义解析技术，解决开放域智能问答问题。通过NLP相关技术、实体链接技术、Query Relaxation、Query Rewrite、Query Semantic Parsing等相关技术的综合运用以及知识图谱数据，实现了开放域智能问答在小爱同学上的应用。
听众收益
1）了解开放域问答相关技术；
2）了解知识图谱相关技术；
3）了解Query语义解析等相关技术及应用；
阿里小蜜技术演进—从电商客服到“泛服务”咨询顾问
张佶 阿里巴巴 高级算法专家
所属专题：自然语言处理
课程概要
阿里小蜜作为一个智能服务机器人平台，其所支持的业务和背后的技术正在经历着飞速的发展和变化。一方面， 阿里小蜜正在经历从淘宝客服到“泛服务”领域咨询顾问的角色转变，赋能给更多的行业和场景来实现广泛的服务价值；另一方面，阿里小蜜在智能问答技术上也在经历着一系列的变化和趋势，本次分享将围绕着阿里小蜜正在经历的一些转变，来介绍整体智能对话领域的发展趋势：
1. 从电商服务到泛服务的场景转变
2. 从文本到文本+图像多模态VQA的转变
3. 从人工阅读理解到机器阅读理解的转变
4. 从中文到多语言混合的服务转变
听众收益
1. 了解问答系统的最新技术发展趋势
2. 了解阿里小蜜在泛服务领域的新场景和新挑战，以及背后的技术解决方案
人工智能时代输入法
吴琨 触宝 AI实验室高级技术总监
所属专题：自然语言处理
课程概要
背景介绍：
触宝输入法在全球200多个国家和地区积累了超过8亿用户。这些用户使用不同规格的手机、说不同的语言，有不同的文化和行为习惯，网络条件和基础设施也不尽相同，如何能在输入法这样普世皆需的应用中满足看似矛盾的需求，同时能够在终端长期稳定的运行，其中的经验、教训和感想是这次演讲的主要内容。结合近年来逐渐成为热点的端智能，也就是在本地进行机器学习、人工智能相关的数据计算，这次演讲也会涉及触宝输入法在这方面的成功落地经验。
解决思路/成功要点：
输入法必须在终端进行模型推演，所以在深度学习语言模型的应用方面，必须要做到模型可伸缩、易部署且计算高效，从而能够广泛运用在各种手机上。这方面就需要我们对TensorFlow框架有深刻理解，并一度需要对其进行改造。其次是为了弥补模型裁剪带来的性能损失，并确保重要用户体验，需要设计一套包含深度学习模块的系统架构。同时，深度学习对语料处理和数据收集的过程也提出新的要求，对经典过程的改造必不可少。
成果：
目前深度学习语言模型应用在了触宝输入法中，服务全球1.3亿日活跃用户，综合体验和评分较以往有了较高提升，也树立了触宝输入法全球第三方输入法的形象。
听众收益
1. 移动端自然语言处理产品的落地经验，如何在有限计算资源下追求体验和性能的统一
2. 移动端深度学习的实践经验，将TensorFlow Lite和自然语言处理在终端产品中结合
3. 如何解决自然语言处理中多语言的问题以及输入法作为典型自然语言处理应用的前后端架构和落地经验
张佶致力于智能人机交互领域的算法研究和业务场景落地，积累了9年的自然语言处理领域技术经验。目前在阿里小蜜团队担任国际化小蜜及企业小蜜算法负责人，推动阿里小蜜在国内和海外业务领域的算法实践，带领团队实现了机器阅读理解、多语言问答等算法技术在阿里经济体、商家、企业、政务等生态圈的一系列成功应用。
专题：自然语言处理
NLP 的主要目标是解决人机对话中的各种困难，使得计算机能够理解人类的语言，让用户能用自己的语言与计算机沟通。我们将邀请在2018年NLP领域做出重大突破的技术团队来分享他们的最新实践。
其他相关专题
-
知识图谱
专题出品人：谢殿侠
海知智能 创始人&CEO
知识图谱和图数据为计算机研究者提供了一个非常好的交叉研究对象，这包括自然语言处理、数据库、知识工程和机器学习等领域。同时基于知识图谱的工业应用，也是各大互联网公司以及一些创业型企业共同关注的焦点。
-
自然语言处理
专题出品人：张佶
阿里巴巴 高级算法专家
NLP 的主要目标是解决人机对话中的各种困难，使得计算机能够理解人类的语言，让用户能用自己的语言与计算机沟通。我们将邀请在2018年NLP领域做出重大突破的技术团队来分享他们的最新实践。
-
推荐\搜索系统
专题出品人：敬请期待
本专题将分享工业界如何将机器学习或深度学习技术正确应用在不同形态、不同业务的搜索推荐场景中，包括不同场景下的业务痛点是什么，如何正确地进行技术选型，以及如何不断优化模型提高推荐系统效果等宝贵实践经验。
-
行业落地实践
专题出品人：鞠奇
腾讯 技术总监
人工智能的发展已经成为趋势。本专场选取具代表性的AI行业落地实践进行系统的讲述。结合实践案例解读，系统分析AI落地案例成功的要点，让致力于AI产品落地的参会者能够学到更多的落地技巧。
