自搜索引擎出现之日起,自然语言处理就对搜索的流畅度和智能化两个关键指标,起到了极为重要的作用:好的自然语言分析能够快速理解用户意图,寻找答案;也能够根据用户输入的搜索请求,让搜索结果的展现更自然、流畅。
自然语言处理发展到今天,有了哪些进步?又如何改变用户的搜索体验?借此机会,我们诚邀来自业界的几位资深工程师和研究者,同大家一起探讨搜索与NLP结合的魔力。
无法到场的同学,我们也同步推出线上直播,欢迎届时收藏观看。
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往期活动PPT及视频干货
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活动信息
时间:2021年7月3日(周六)13:30 —17:30
地点:北京市海淀区中关村大街爱奇艺创新大厦5层
演讲嘉宾
| 张志钢 爱奇艺 资深算法工程师 |
个人介绍:爱奇艺资深算法工程师,毕业于东北大学,曾就职于美团,现负责综合搜索排序算法方向的研发,曾从事爱奇艺推荐算法方向的迭代优化。其中在综合搜索排序算法方面,先后进行了DNN模型升级,多目标优化,个性化等方向的探索与优化,在点击率、消费时长、用户体验等方面获得大幅提升。
演讲主题:爱奇艺搜索排序算法实践
内容简介:
随着视频搜索业务在搜索效率以及分发消费等多场景的深入发展,以及深度学习在搜索领域的快速发展与广泛应用的背景下,爱奇艺搜索算法团队在综合搜索排序方向做了大量相关的探索与实践。分享主要内容为深度排序模型升级、多任务联合训练及线上融合、用户个性化等方面的迭代优化,大幅提升了线上效果,本次分享面向的人群主要包括搜索、推荐、广告等方向的算法从事人员。
| 许晶晶 字节跳动 研究员 |
个人介绍:字节跳动公司AI Lab部门研究员。研究生期间师从北京大学孙栩副教授,主要研究方向为自然语言处理和机器学习。已在国内外知名学术会议如NeurIPS、ICML、ACL等顶会发表多篇论文,担任ACL 2021领域主席以及多项顶会审稿人,累计获得超700引用。现致力于探索轻量级深度学习和去中心化模型研究。部分轻量级深度学习工作入选AAAI 2021 New Faculty Highlights。
演讲主题:Green Deep Learning
内容简介:
随着大规模训练数据的出现和计算能力的进步,深度学习技术在过去十年里得到了长足的发展。现在基于深度学习的模型也已经成为各研究方向的基础工具之一。但是机器学习发展迅速的背后,训练模型和模型推理所需要的计算资源也增加了百万倍之多。深度学习对庞大计算资源的依赖不仅带来了大规模的碳排放,也阻挡了学术界和来自发展中国家科研人员参与机器学习的脚步。为了解决这些问题,我们一直致力于推动绿色机器学习的发展,降低机器学习的训练和推理代价。本次报告,我将介绍最近关于轻量级机器学习的相关工作。
| 贾自艳 去哪儿 算法总监 |
个人介绍:中科院计算所博士毕业后先后任职于微软亚洲研究院、腾讯等互联网公司,一直从事搜索排序、数据挖掘、智能对话和自然语言处理等相关领域研究工作。2018年加入去哪儿网机票大数据团队,现负责去哪儿数据算法相关工作。
演讲主题:去哪儿智能客服的探索和实践
内容简介:
售后服务在旅游行业中占有重要地位,是提升用户体验的关键一环。我们通过分析多业务场景下实际需求,借助智能技术,提升客服效率和用户体验。这次分享通过具体案例介绍智能客服的技术方案和落地场景:主要涉及知识管理、业务图谱构建、意图识别、自动问答和多轮对话等技术的具体实现过程中遇到的问题和解决方案。
| 张轩玮 爱奇艺 资深算法工程师 |
个人介绍:硕士毕业于北京大学,主要负责国际站台词机器翻译、内容标签等NLP项目的研发。其中,国际站台词机器翻译覆盖了8种语言,效果远超谷歌、百度、搜狗等第三方翻译,已经被广泛应用于爱奇艺国际站的专辑字幕翻译中。
演讲主题:爱奇艺多语言台词机器翻译技术实践
内容简介:
本次分享主要介绍在台词场景下,爱奇艺多语言机器翻译的技术实践,主要包括数据增强、单模型如何融合多语言翻译、模型优化等方面的探索,以及机器翻译在爱奇艺的落地应用情况。
| 刘水 腾讯 技术专家 |
个人介绍:2011年哈工大机器翻译实验室博士毕业,毕业后先后在雅虎、百度、腾讯从事NLP及搜索相关应用。
演讲主题:基于知识图谱的长视频相关推荐
内容简介:
搜索场景下的相关推荐是业界比较常见的业务形态,相比于搜索结果,相关推荐可以延伸 用户的搜索步长,同时,对于相关性的要求更高。进一步,在长视频搜索场景下的相关推荐又有其特殊性:首先,长视频之间的联系更紧密,通常使用图谱进行组织;另外,如何结合人工和机器的标注结果,也是一个需要思考的问题。这次报告,将从标签识别,主要标签路径抽取,组合标签抽取,基于图模型的推荐几个部分进行系统的介绍。
详细议程
交通信息
时间:2021年7月3日(周六)13:30 —17:30
地点:北京市海淀区中关村大街爱奇艺创新大厦5层
礼品福利
爱奇艺技术沙龙
由爱奇艺技术产品团队出品,秉承高效、开放、创新的理念,
联合业界知名公司、合作伙伴、相关学术和产业研究机构,
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