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深度遷移學習在NLP中的應用及實踐丨AlCon


預訓練模型BERT基於深度遷移學習的思想,目前已經成為業界NLP領域的主流技術。百分點科技在各種NLP任務中也廣泛使用BERT技術,並進行持續的優化和改進,包括採用Google TPU解決算力的瓶頸、採用BERT和上層神經網絡進行聯合參數調優、採用BERT的各種擴展模型和數據增強進行效果提升等等。另外,我們在NLP方面有多年的技術和業務實踐經驗,服務了幾百家企業級客戶,並且成功採用深度遷移學習技術解決各個行業客戶的NLP實際業務問題。本講座將分享深度遷移學習模型在各種NLP任務中(包括智能問答、智能校對、情感分析等)的應用實踐,具體內容包括模型的技術原理、Google TPU的使用經驗、模型的參數調優和數據增強等優化技巧,同時展示對應的使用場景、業務案例和應用價值。

提綱:

1)NLP中的深度遷移學習模型原理
2)Google TPU的實際使用經驗
3)模型的參數調優、數據增強等優化實踐
4)各種模型的效果對比
5)多個行業客戶的使用場景及案例

聽眾收益:

聽眾將會了解深度遷移學習在各種NLP業務場景中的應用和實踐經驗,包括如何採用Google TPU解決算力的瓶頸、如何採用BERT和上層神經網絡進行聯合參數調優、如何進行數據增強等技術,同時,聽眾還可以了解多個行業(包括媒體出版、公檢法、快消零售等)客戶的NLP實際使用場景和業務案例。

前沿亮點:

1、預訓練模型的各種優化和實際使用經驗;
2、Google TPU的實際使用經驗;
3、數據增強的實踐經驗。