「NLP」 NLP 概述
1 百度 NLP 应用
百度搜索、query 改写、分词、专名识别等；涵盖语义理解、人机对话、机器翻译、阅读理解、深度问答、语言生成等；
语义理解： 2019 年研发出了基于知识增强的持续学习语义理解框架 ERNIE，ERNIE 可以持续地学习海量数据中词汇、结构、语义等知识，使得模型效果不断提升；ERNIE 轻量化技术，将其响应时间压缩至千分之一；ERNIE 在搜索、信息流、小度音箱、智能客服等数十个核心业务上落地；
机器翻译：面临最大的挑战是翻译质量和时间延迟；为避免实时翻译带来的语义信息不完整，提出了基于语义信息单元的同传模型；此外，百度还结合了语音合成技术，研发了语音到语言的同传系统；
预训练和微调应用广泛；
NLP 技术使得计算机在理解、对话、创作等方面的能力都大大加强，在搜索、金融、教育、客服等场景发挥越来越重要的作用；
2 展望
人工神经网络带来了学习范式的革新，然而人们至今没有全面清晰地了解人类大脑的工作机理，脑科学、认知科学、人工智能等多学科交叉融合，探索新的学习机制将带来新的技术进步；结合语音、视觉等技术的跨模态通用表示，将进一步增强模型的学习和表达能力，扩展 NLP 的研究和应用范畴；深入结合常识、世界知识、文化背景知识等将使得模型从浅层的符号运算进一步深入认知层面；
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