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百度NLP十年布局:翻越认知智能高山,架起通往现实世界的桥

2020-08-26 09:12
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02 走进行业应用的深处

以往在谈及NLP的应用门槛时,最常见的回答有两个:一是技术相对落后的硬伤,二是缺乏相对独立的场景。

对于第一个问题,经过大量真实应用场景淬炼的文心ERNIE已经给出了解决方案,全面降低了NLP的定制开发成本。

引用百度集团副总裁吴甜分享的一组数据:在数据标注方面,文心的语义理解能力可以降低90%的数据标注量;在算力方面,文心集成了ERNIE预训练模型,可以节省90%的算力;在开发时长方面,传统的开发方式需要一周的工作量,开发者在文心上仅需配置或编写少量代码,可以减少85%模型开发时长,进而全面降低NLP定制开发的成本。

对于第二个问题,针对NLP落地应用时的高频场景,百度新发布或升级了一站式的场景化解决方案:

其一,面向企业文本场景的智能文档分析平台TextMind。

语义理解是NLP的基础,也是应用场景最广泛的服务。比如大多数企业的商业合同仍采用人工审核的方式,存在效率低下、漏查漏报等商业风险,TextMind基于OCR、NLP等技术,可以对20类文档进行智能比对、解析、审核,与知识图谱能力结合后能够自动分析合同中隐含的法律风险。

其二,面向媒体行业进行场景升级的智能创作平台。

百度智能创作平台上线至今,已经自动创作了200多万篇文章、超过15万条短视频、辅助创作的日均调用量超过35万,累计落地20多家机构媒体。同时围绕策、采、编、审的媒体工作场景,百度推出智能策划、智能采编、智能审校三大场景方案,帮助媒体降低创作成本,提升创作效率。

其三,面向交互场景升级的智能对话定制与服务平台UNIT。

UNIT上线以来已经服务了超过2.7万开发者,支撑了超过10万个智能对话应用,积累的知识条目总量达到2.4亿,与用户进行了超过4200亿次交互。全新升级后的UNIT进一步降低了任务式对话、智能问答的定制成本,其中数据标注成本降低了30%以上,并且融合了新一代对话引擎以提升交互体验。

其四,面向翻译场景全新发布的AI同传会议解决方案。

AI同传并不是什么陌生的概念,百度在2017年就推出了同传系统,衍生出了桌面助手、翻译APP等产品。AI同传会议解决方案主打的亮点是全场景、全流程,只需要一台电脑和一部手机,就能迅速搭建出一套同传服务,不仅可以随时对专业术语进行干预,还能自动生成会议记录。

值得一提的是,百度瞄准的四个场景分别对应了NLP领域的理解、生成、对话、翻译,这样的设计绝非无意之举。

过去十年的时间里,百度语言与知识技术培养吸引了大量的全球顶尖人才,推出了以王海峰为代表的百度NLP“十年十人”。这些顶尖大牛们的技术信仰和探索精神,既向外界展示了百度的技术硬实力,也让外界看到了百度加速NLP走向行业深处的拳拳之心。

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