2018年,人工智能迎来了大爆发。
这一年在NLP历史上的特殊地位,已经毋庸置疑。
这一年成为NLP研究的分水岭,各种突破接连不断,ULMFiT、ELMo、最近大热的BERT……
迁移学习成了NLP进展的重要推动力。从一个预训练模型开始,不断去适应新的数据,带来了无尽的潜力,甚至有“NLP领域的ImageNet时代已经到来”一说。
而在即将到来的2019年,NLP将会有一个更大的突破,我们借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望:
预训练语言模型嵌入将无处不在:不用预训练模型,从头开始训练达到顶尖水平的模型,将十分罕见。
能编码专业信息的预训练表示将会出现,这是语言模型嵌入的一种补充。到时候,我们就能根据任务需要,把不同类型的预训练表示结合起来。
在多语言应用、跨语言模型上,将有更多研究。特别是在跨语言词嵌入的基础上,深度预训练跨语言表示将会出现。
如果你还没有了解过NLP领域的核心理论,真的应该在2018年结束前补完这一课。
借此,贪心科技策划了“NLP专题周”,这周公开课我们将邀请硅谷顶级科学家带你领略NLP自然语言处理的奇妙魅力,并且全部免费,希望借此可以给大家一些启蒙。
此次公开课课程将由以下两位老师为大家讲解。
李文哲
NLP、知识图谱等领域专家
美国南加州大学博士,曾任凡普金科(爱钱进)首席科学家,美国亚马逊/高盛高级工程师,AI量化投资公司首席科学家兼投资总监。在AAAI, KDD, AISTATS等顶会上发表过15篇以上论文,其中3篇获得Best Paper Award,累计数百次引用。
周景阳
知识图谱、数据分析等领域专家
周景阳,技术领域、数据分析领域专家。曾任百度资深工程师、凡普金科和国美金融技术负责人。拥有8年以上、大数据和AI方面的实战经验,先后负责过金融风控、知识图谱、计算机视觉、聊天机器人等多个公司级的核心项目。多家在线教育平台的金牌讲师,拥有丰富的授课经验。
如何给文章自动生成摘要
(Text Summarization)
时间:12月25日(周二)晚上8:30
主讲人:李文哲
在信息爆炸的时代,我们每天都要面对海量的数据。比如一位分析师需要花费大量的时间去阅读各类研报、新闻。如果一个AI系统能够帮我们从长长的文本中自动生成简单的摘要,这会大幅度节省我们的学习成本。在本次公开课里,我主要来讲解自动生成摘要相关的两个经典技术。课程不需要具备AI相关的知识。
- 什么是自动生成摘要?
- 主要的应用场景
- 基于抽取式的方法(Extractive)
- 实战案例:利用抽取式方法编写简单的Summarizer
- 基于生成式的方法(Abstractive)
- 总结
AIOps&AITest...多岗位应用
时间:12月26日(周三)晚上8:30
主讲人:周景阳
在AI异常火爆的今天,很多人都在转行去做AI,但AI并不仅仅包含视觉、语音和自然语言处理,本次课程将要和大家聊聊,传统技术岗位人员是否有必要学习一点AI,如果学习了AI,对我们现有的工作有哪些帮助。
- 传统技术岗位的进阶路线
- 瓶颈后的发展规划
- AI赋能后的技术岗位会产生哪些变化
- 企业中该如何使用AI技术为传统岗位加分
- 总结
主题模型(LDA)以及应用
时间:12月27日(周四)晚上8:30
主讲人:李文哲
作为贝叶斯领域最为成功的模型之一,它在文本分析领域具有很多的应用场景,主要用来做主题的提取以及作为重要的特征。在本次公开课,我主要来讲解LDA模型,吉布斯采样以及在文本分析中的应用。 课程听众最好具备一定的机器学习基础。
- 什么是生成模型?
- 主题模型以及它的应用场景
- 贝叶斯定理以及相关分布介绍
- 主题模型以及吉布斯采样
- 实战案例:利用主题模型从新闻数据中提取主题
- 主题模型在文本分析中的常见应用
- 总结
信息抽取领域中的利器:命名实体识别技术与应用
时间:12月28日(周五)晚上8:30
主讲人:李文哲
在自然语言处理领域,命名实体识别技术应用广泛,从聊天机器人,知识图谱到短文本分析,几乎所有场景都跟命名实体识别有所关联。在本次公开课,我主要来讲解命名实体识别技术以及应用案例。课程听众不需要任何AI方面的知识。
- 文本分析领域几个关键技术介绍
- 什么是命名实体识别?
- 命名实体识别的几个经典应用场景
- 从文本中抽取实体
- 实战案例:简历中提取实体
- 怎么搭建命名实体识别分类器
- 总结
知识图谱技术在企业中的落地
时间:12月29日(周六)晚上8:30
主讲人:周景阳
在技术与AI领域中,知识图谱的应用越来越广泛,从搜索引擎到金融风控,再到聊天机器人等方向都在使用知识图谱,课程从不同的方向聊一聊知识图谱,深入讲一下知识图谱具体在企业中能够给哪些岗位提供帮助。
- 知识图谱的应用场景
- 知识图谱的数据来源
- 知识图谱的应用技术
- 知识图谱的系统架构
- 知识图谱在企业中的作用
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