中新经纬|百度CTO王海峰:语言与知识布局始终把握这两大趋势
中新经纬客户端8月25日电 (常涛)8月25日 , 百度CTO(首席技术官)王海峰在百度大脑语言与知识技术峰会上发表主旨演讲时表示:“在百度语言与知识技术的布局和发展中 , 我们始终在注意把握两个趋势 , 即技术发展趋势和产业发展趋势 , 并力争引领趋势 。 ”
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百度CTO王海峰 来源:百度
自然语言理解(NLP)素有“人工智能皇冠上的明珠”盛誉 , 这意味着语言与知识等认知层面的技术突破将进一步促进AI深入发展 。 王海峰全面分享了百度语言与知识技术完整布局和最新成果 。
首先 , 知识图谱是机器认知世界的重要基础 , 百度打造了世界上最大规模知识图谱 , 拥有超过50亿实体和5500亿事实 , 并在不断演进和更新 。 百度知识图谱应用于各行各业 , 每天的调用次数超过400亿次 。
其次 , 在融入知识的基础上 , 语言理解能力不断增强 。 2019年3月 , 百度提出知识增强的语义理解框架ERNIE , 在深度学习的基础上融入知识 , 同时具备持续学习能力 , 曾一举登顶全球权威数据集GLUE榜单 , 首次突破90分大关 , 刷新榜单历史 。 基于知识图谱和语义表示 , 突破了阅读理解、对话理解以及跨模态深度语义理解等技术 。
最后 , 语言生成是语言与知识技术中的重要组成部分 。 基于预训练技术的成功经验 , 百度提出基于多流机制的语言生成预训练技术 , 兼顾词、短语等不同粒度的语义信息 , 显著提升生成效果 。 百度也探索了多文档摘要生成 , 通过图结构语义表示引入篇章知识 , 在单文档和多文档摘要生成效果都有提升 。 ”
王海峰展望语言与知识技术未来发展趋势时表示 , 复杂知识表示和快速构建技术 , 知识与深度学习进一步融合 , 深度融合感知和认知的跨模态语义理解技术 , 模型可解释性和鲁棒性等等 , 仍有很多技术难题需要持续研究和解决 , 需要学术界与产业界携手共同努力 。 (中新经纬APP)
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