百度AI零代码掌握NLP场景技术方案
百度AI零代码掌握NLP场景技术方案
发布时间：2021-06-25 作者：未知
想必很多对EasyDL、NLP不了解的小伙伴会有Easy DL平台有哪些NLP能力？NLP技术有哪些常见的应用场景？如何低成本地训练出高精度的NLP模型？等等很多的疑问，今天就为大家解决这些问题。
6月29、30日，由百度产品经理和资深研发工程师带来的“零代码掌握NLP场景技术方案”帮你解决以上困惑。针对常见的NLP应用场景，入门课将为大家讲解基于零门槛AI模型开发平台EasyDL的零代码、高质量解决方案。在进阶课中，百度资深研发工程师将手把手教学如何零代码训练出高精度NLP模型，并带来模型优化策略分享。
本次分享还将为大家带来EasyDL平台最新接入的ERNIE-M：
ERNIE-M是百度发布的多语言预训练模型，在权威跨语言理解榜单XTREME上，ERNIE-M登顶榜首，超越微软、谷歌、Facebook等机构提出的模型。ERNIE-M通过对96门语言的学习，使得一个模型能同时理解96种语言，该项技术在5类典型跨语言理解任务上刷新世界最好效果。
同时，本次分享还有EasyDL的智能标注任务新增的“文本实体抽取”任务类型。针对实体抽取的任务类型，用户仅需提供少量的标注数据，由机器对未标注的数据进行预测，并将数据集中需要优先处理的文本筛选出来，由用户去做结果的校验，并作出对应的调整，即可完成全部数据集的标注。
经过实际项目测试，使用智能标注功能，开发者只需标注原数据集中约30%的数据，就能训练出效果同样优质的高精度模型，极大程度降低了数据标注的成本。
自然语言处理技术正在被越来越多的企业快速应用；
如对金融领域中常见的招股书、募股书、法律合同等，通过NLP文本模型进行抽取，可以方便企业管理者高效进行量化分析；
媒体领域的新闻内容，可以借助NLP技术实现新闻自动分类，新闻摘要/标题生成，标题相似度分析等，可大幅减少机械性重复工作；
电商领域，可以通过NLP实现对商品的用户评论分析，可针对用户意见进行观点抽取。
在智能化应用逐渐普及的过程中，自然语言处理也在高速发展，不断突破。
EasyDL是百度推出的零门槛AI开发平台，基于百度自主研发的深度学习平台飞桨，结合业界先进的工程服务技术打造，覆盖视觉、自然语言处理、机器学习多个技术方向，支持一站式智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能。开发者无须了解算法细节，最快5分钟即可上手定制模型。
6月29日-30日晚8:00-9:00，敬请期待！
课程内容：
主题一：零代码掌握NLP场景技术方案
6月29日晚8:00-9:00
大纲：
EasyDL平台NLP能力及NLP常见应用场景介绍；
基于应用场景的实战解析一：投诉工单的智能分类；
基于应用场景的实战解析二：商品导购场景下的关键信息提取；
拓展及课后实践。
主题二：面向应用的NLP实战进阶
6月30日晚8:00-9:00
大纲：
1、数据相关常见问题
数据太少怎么办？
标注数据质量不高怎么办？
如何减少人工标注的工作量？
2、模型优化策略
提升模型效果；
提升开发效率；
提升部署性能。
丰厚礼品：
报名并参与课程，互动赢好礼！
爱奇艺会员月卡、小度定制电脑包多重惊喜就等你来！
报名方式：
扫描海报中的二维码，填写问卷信息即可预约报名。
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