6月10日下午,由中国人工智能学会主办,中国人工智能学会多语种智能信息处理专委会承办,拓尔思信息技术股份有限公司协办的主题为“自然语言处理技术的产业化探索与应用”知识讲座成功举办。
拓尔思总裁施水才及北京理工大学NLPIR实验室主任、中国人工智能学会多语种智能信息处理专委会张华平秘书长发表致辞。国务院政府特殊津贴专家、北京信息科技大学信息管理学院院长、智能信息处理研究所所长张仰森教授;拓尔思自然语言处理研发总经理王洪俊博士和拓尔思产品总监乔春庚围绕自然语言处理技术的创新发展与落地应用进行主题分享。
施水才总裁在致辞中首先对中国人工智能学会多语种智能信息处理专委会给予拓尔思协办此次知识讲座的机会表示感谢,随后其对自然语言处理(NLP)技术的发展与产业化谈了自己的看法。施总认为,自然语言处理技术是人工智能三大领域之一,是人工智能从感知智能迈向认知智能的必由之路,难度大,应用范围广,如在搜索引擎、机器翻译、智能客服、金融投顾、机器人流程自动化RPA等领域都有非常刚性的需求;近年来,自然语言处理技术取得了突飞猛进的发展,但想要进一步实现突破就需要走“数据和知识双轮驱动”的技术路线;另外,在自然语言处理技术的产业化方面则要基于“场景驱动和知识加持”,才能取得较好的效果。
![拓尔思:“自然语言处理技术的产业化探索与应用”讲座圆满收官](https://img.17aiot.com/images/0509981e523995599c7184aa56a8d5a5.jpg)
拓尔思是中国第一家以NLP技术为核心业务进入资本市场的公司,目前拓尔思在企业搜索、舆情监测和分析等领域已经取得行业领先地位,具有很高的市场占有率,并在聊天机器人、虚拟数字人、知识图谱、金融信息智能化、内容安全等领域全面推进NLP技术的产业化。
张华平秘书长在致辞中表示,中国人工智能学会多语种智能信息处理专委会作为多语言信息处理领域“政产学研用”的公益品牌,非常重视“产学研”结合。自然语言处理的产学研非常重要,“产业兴则学术强”,学术研究应该与产业界加强合作,形成可持续的正向循环。他希望有更多技术型企业与学术界保持紧密合作,以产生良好的社会效益。
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# 主题分享一
自然语言处理的行业化落地:挑战与实践
在学术交流环节,王洪俊博士指出,AI技术的发展正由感知智能快速向更高层面的以自然语言处理(NLP)技术为核心的认知智能领域迈进。随着智慧金融、智慧政务、数字媒体等行业的发展壮大,NLP技术在智能问答、智能舆情分析、智能写作、智能翻译等智能化业务中的处理需求不断增长,技术应用从降低人工的重复劳动向辅助进行智能决策和自主交互发展。
![拓尔思:“自然语言处理技术的产业化探索与应用”讲座圆满收官](https://img.17aiot.com/images/78d08fa57727b1284a52abe67eccce45.jpg)
近三十年来,拓尔思语言信息技术发展历经了三个阶段,现已趋于成熟。公司以语义智能作为战略发展方向,建立了从基础技术到核心技术再到垂直应用的完整技术体系,在产品架构上已经实现了产品的本地化部署、公有云服务和私有云服务相结合的交互方式。公司推出的TRS海贝大数据管理系统、网察大数据分析平台、TRS 深度文本挖掘软件、数字虚拟人等语言信息技术类产品,实现了语义检索、智能校对、多语种支持、性能及效果提升等多方面的突破。
# 主题分享二
中文文本智能校对技术
张仰森教授表示,在各应用情景之下产生的海量文本,伴随出现字词、句法、语义甚至政治性错误,直接影响着文稿的质量,有可能造成重大的经济损失、政治性错误甚至会影响社会稳定和国家安全。与人工校对相比,计算机自动校对具有多方面的优势,因此文本校对有着巨大的市场潜力,研究智能文本校对技术至关重要。
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针对如何获取语义搭配知识、如何准确快速定位各层次错误、如何提供合理的纠错建议、如何满足政治领域错误侦测与隐秘通信的应用需求等技术难点,北京信息科技大学与拓尔思合作构建了多情景跨领域中文文本智能校对系统,大幅提升了校对准确率,成果已应用于国内近20个省和多个国家部委机关、企事业单位。
# 主题分享三
知识图谱及其应用
乔春庚表示,随着人工智能技术发展和应用,知识图谱作为关键技术之一,已被广泛应用于智能搜索、精准分析、知识画像、知识图谱计算、智能问答、个性化推荐等领域。
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在长期实践中,拓尔思积累了丰富的知识图谱场景应用经验。公司在媒体、政务、安全、互联网及金融等领域都有着丰富的大数据储备及相应的分析平台,知识图谱技术在机器写作、智能问答、事件图谱、人物图谱等场景均有成熟应用。拓尔思具有完备的知识图谱全生命周期构建与管理能力,利用先进的深度语义理解技术,内置深度NLP算法,可快速构建行业知识图谱。
本次讲座的圆满举办是自然语言处理领域学术与产业的有益结合,拓尔思希望未来与学术界开展更多合作,为自然语言处理技术的产业化落地,赋能各行业数智化转型献力献策。
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