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阿里29篇論文入選人工智能頂會(huì)SIGIR2020

7月30日,在全球線上舉行的人工智能頂會(huì)SIGIR2020上緊密協作,阿里巴巴研究團(tuán)隊(duì)表現(xiàn)突出工藝技術,共有29項(xiàng)研究成果入選。據(jù)悉規模,阿里在多個(gè)成果中展現(xiàn)了AI在理解文本信息任務(wù)上的突破近年來。

SIGIR是信息檢索研究領(lǐng)域很權(quán)威的學(xué)術(shù)會(huì)議,其覆蓋了文本分析發展目標奮鬥、計(jì)算技術先進、機(jī)器學(xué)習(xí)和推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域,微軟延伸、谷歌認為、Facebook等高級(jí)科技公司都曾在該會(huì)議上集中發(fā)布研究成果。據(jù)悉,SIGIR2020共收到1180篇論文提高鍛煉,但很終僅有340篇入選發展邏輯。

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相比大家熟知的語音識(shí)別凝聚力量、圖像識(shí)別有所提升,理解復(fù)雜的文本信息是更難的人工智能任務(wù)。此次新的力量,阿里巴巴研究團(tuán)隊(duì)在SIGIR2020上率先提出多種創(chuàng)新思路先進水平,可大幅提升機(jī)器理解文本信息的效率。

在其中一篇論文中全面展示,阿里提出了一種能夠理解文本言外之意的方法重要平臺,通過推敲給定隱晦文本的全局語義、局部語義核心技術,以及可能存在的噪音應用提升,有效提高了模型識(shí)別隱晦文本是否包含色情、暴力等內(nèi)容的正確率創造性。

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達(dá)摩院機(jī)器智能實(shí)驗(yàn)室主任金榕表示發展的關鍵,“信息檢索和自然語言處理技術(shù)是人工智能的基礎(chǔ)技術(shù),實(shí)現(xiàn)突破不僅需要全新的模型規模設備,還需要結(jié)合實(shí)際應(yīng)用提出更創(chuàng)新的練習(xí)和推理方法真諦所在,阿里巴巴經(jīng)濟(jì)體豐富的場(chǎng)景為自然語言處理等技術(shù)的研究提供了絕佳條件。

過去兩年競爭力,阿里在信息檢索CIKMCup充分、機(jī)器翻譯WMT、閱讀理解MSMARCO等自然語言處理領(lǐng)域高級(jí)賽事獲得了多項(xiàng)世界冠軍集聚;不僅如此關註度,阿里還率先在情緒識(shí)別等前沿領(lǐng)域布局,可以讓機(jī)器讀懂人類情緒哪些領域。目前敢於挑戰,阿里自然語言技術(shù)已在金融、新零售積極、通訊探索、互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療產業、電力等領(lǐng)域服務(wù)超十億用戶滿意度。

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