实录 | 平安人寿资深算法工程师张智：人机交互场景下的知识挖掘

5 月 9 日（周四）晚 8 点，平安人寿人工智能研发团队资深算法工程师张智在 PaperWeekly 直播间倾情分享了人机交互场景下的知识挖掘主题 Talk，并且介绍了平安人寿基于业务场景的技术探索成果。

本文将独家分享本期活动的视频实录和嘉宾课件下载。

内容介绍

人工智能技术的快速发展，使得人机交互系统的大面积应用成为可能。从热线客服、智能助手到智能音箱和车载机器人，人机交互系统都在帮助我们提升服务质量和工作效率，使得生活越来越高效和便捷。

人机交互系统的效果由两部分决定，一部分是引擎的能力，另一部分就是知识。引擎稳定后，知识的发现、补充和优化就成了最重要的事情。

知识挖掘是人机交互系统的重要支撑模块。知识挖掘的引入为人机交互系统带来了知识算力，即发现隐藏知识的能力；同时，结合标注平台引入的人脑脑力，知识挖掘使得人机交互系统具备强大的收拢知识的能力，从而为人机交互系统提供坚实的知识基础，充分支撑系统内图谱、问答、推荐、语义检索等众多能力。

平安人寿在招聘、培训、服务、风控、客户经营等业务中有大量的人机交互落地场景，对业务知识的数量和质量都有相当高的要求。人工智能研发团队基于寿险业务特点和需要，吸收学术界前沿成果及工业界优秀实践，在对话日志、条款知识、热点资讯等数据上大量运用主题模型、阅读理解、知识图谱等人工智能技术，在知识挖掘方向做了卓有成效的探索和创新。

分享提纲：

■ 知识挖掘于人机交互系统的意义；

■ 对话日志挖掘的核心流程和相关模型；

■ 如何用阅读理解技术主动挖掘问答对；

■ 如何快速提取条款知识并构建 KBQA；

■ 如何挖掘和组织资讯热点事件。

嘉宾介绍

 张智 

张智，平安人寿人工智能研发团队资深算法工程师。哈工大本/港中文硕, 曾任职百度、华为、招商，在流量分析调度、用户访问质量、客户经营、大数据系统、自然语言处理领域有丰富实践经验。现为平安人寿人工智能研发团队资深算法工程师，主要研究方向为自然语言处理、文本挖掘。

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平安人寿资深算法工程师姚晓远：对话生成模型的探析与创新

平安人寿资深算法工程师谢舒翼：智能问答系统探索与实践

团队介绍

随着大数据、人工智能等新技术的蓬勃发展，保险行业亦寻求新突破，“保险科技”已成为行业新兴战场。一方面，保险业大量的数据积累提供了丰富的场景；另一方面，AI 技术的应用也为行业发展注入了新的动力。 

平安人寿智能平台团队，致力于人工智能研究以及前沿技术在招聘、培训、服务、销售、风控等保险业务中的应用。团队成员聚焦于深度学习、自然语言处理、人机交互、智能推荐、计算机视觉等研究领域，目前已自主研发了面试机器人、客服机器人、培训机器人等，并搭建了行业领先的人机交互应用平台及分布式深度学习平台。人工智能的加速赋能已成为平安人寿的核心竞争力之一，其 AI 技术突破与应用效果不断获得各界认可。 

扫码关注团队公众号，了解更多团队动态、招聘信息和技术干货。

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