认知|百度NLP十年布局:翻越认知智能高山,架起通往现实世界的桥( 二 )
【认知|百度NLP十年布局:翻越认知智能高山,架起通往现实世界的桥】
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对于第二个问题 , 针对NLP落地应用时的高频场景 , 百度新发布或升级了一站式的场景化解决方案:
其一 , 面向企业文本场景的智能文档分析平台TextMind 。
语义理解是NLP的基础 , 也是应用场景最广泛的服务 。 比如大多数企业的商业合同仍采用人工审核的方式 , 存在效率低下、漏查漏报等商业风险 , TextMind基于OCR、NLP等技术 , 可以对20类文档进行智能比对、解析、审核 , 与知识图谱能力结合后能够自动分析合同中隐含的法律风险 。
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其二 , 面向媒体行业进行场景升级的智能创作平台 。
百度智能创作平台上线至今 , 已经自动创作了200多万篇文章、超过15万条短视频、辅助创作的日均调用量超过35万 , 累计落地20多家机构媒体 。 同时围绕策、采、编、审的媒体工作场景 , 百度推出智能策划、智能采编、智能审校三大场景方案 , 帮助媒体降低创作成本 , 提升创作效率 。
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其三 , 面向交互场景升级的智能对话定制与服务平台UNIT 。
UNIT上线以来已经服务了超过2.7万开发者 , 支撑了超过10万个智能对话应用 , 积累的知识条目总量达到2.4亿 , 与用户进行了超过4200亿次交互 。 全新升级后的UNIT进一步降低了任务式对话、智能问答的定制成本 , 其中数据标注成本降低了30%以上 , 并且融合了新一代对话引擎以提升交互体验 。
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其四 , 面向翻译场景全新发布的AI同传会议解决方案 。
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AI同传并不是什么陌生的概念 , 百度在2017年就推出了同传系统 , 衍生出了桌面助手、翻译APP等产品 。 AI同传会议解决方案主打的亮点是全场景、全流程 , 只需要一台电脑和一部手机 , 就能迅速搭建出一套同传服务 , 不仅可以随时对专业术语进行干预 , 还能自动生成会议记录 。
值得一提的是 , 百度瞄准的四个场景分别对应了NLP领域的理解、生成、对话、翻译 , 这样的设计绝非无意之举 。
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过去十年的时间里 , 百度语言与知识技术培养吸引了大量的全球顶尖人才 , 推出了以王海峰为代表的百度NLP“十年十人” 。 这些顶尖大牛们的技术信仰和探索精神 , 既向外界展示了百度的技术硬实力 , 也让外界看到了百度加速NLP走向行业深处的拳拳之心 。
03 产业智能的百度方案 至于百度这般赋能NLP行业的原因 , 可以借鉴百度CTO王海峰的观点:“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 。 ”
对于技术趋势的理解 , 可以借用这样一个比方:感知智能是AI感知外部环境的能力 , 包括听觉、视觉和触觉 , 相当于人类的耳朵、眼睛和手;认知智能是AI理解、联想、推理的能力 , 需要AI像人一样思考并解决问题 。
倘若AI的进化停留在感知智能 , 在认知智能层面停滞不前 , 终将无法摆脱上两次人工智能浪潮的宿命 。 如何加速认知智能的越级?仅仅有仁人志士的奔走呼告还远远不够 , 刺激一个行业走向繁荣的驱动力量还是诱人的商业前景 。
某种程度上说 , NLP领域并不缺少琳琅满目的技术 , 诸如语义分析、情感分析、机器翻译、知识图谱等层出不穷 , 可大多只是一个引擎或者一个特定功能上的服务 。
百度所做的正是擦去蒙在“明珠”上的灰尘 , 然后融合新基建、产业智能化的趋势 , 将自身领先的NLP能力输出给开发者与合作伙伴 , 并在不断的创新和探索中找到了NLP规模化应用的方法论:
首先是基础技术的平台化 。 NLP的算法和模型是典型的脑力劳动 , 结果就是在人才、资源和场景上占据优势的巨头们有着绝对的话语权 。 从百度大脑的开放 , 到飞桨深度学习平台的开源 , 再到文心ERNIE语义理解技术与平台的上线 , 本质上都是以平台的形式对外赋能 , 降低整个行业的进入门槛和开发成本 。
其次是核心能力的场景化 。 一些企业可能并不具备底层开发的能力 , 百度的对策是针对文本分析、对话系统、机器翻译等高频场景推出一体化的解决方案 , 开发者只需要进行简单的配置或修改 。 毕竟NLP的难点在于落地时牵涉到深度学习、情感模型等等 , 场景化消除了不必要的开发环节和资源投入 。
然后是细分应用的产品化 。 对于智能搜索、智能推荐、智慧城市、智慧医疗等各行各业的应用 , 百度的策略是与合作伙伴一道打造独立的产品 , 以零门槛的形式提供服务 。 比如以API、插件、APP等模式对外服务的百度翻译 , 目前已经支持40多万家第三方应用 , 每天响应超过千亿字符的翻译请求 。
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