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背景
本期AICUG将携手阿里巴巴智能服务事业部，共探阿里人工智能，分享最前沿的AI顶尖干货！
议程安排
12:00 - 13:00 ········· 活动签到
13:00 - 13:45 ········· 从知识图谱到事理图谱再到认知图谱
13:45 - 14:30 ········· 类别深度语义表示技术在阿里小蜜QA中的探索和实践
14:30 - 15:15 ········· Bert+Joint Learning+Distill模式在DeepQA中的应用
15:15 - 15:35 ········· 茶歇
15:35 - 16:20 ········· 基于流计算和深度预测模型的小蜜主动服务实践
16:20 - 17:05 ········· 国际化电商场景下的多语言NLP技术挑战与实践
议题简介及嘉宾介绍
议题一：从知识图谱到事理图谱再到认知图谱
讲师：李凤麟 ，阿里巴巴智能服务事业部自然语言处理&知识图谱算法专家
近年来，知识图谱技术在业界越来越受重视，并且逐渐落地。过去的一年里，阿里小蜜在知识的结构化应用方面进行了大胆的创新和尝试，实际落地了直播小蜜、商家业务的应用，并且经受了双11的洗礼。本次报告中，我们将介绍阿里小蜜在知识图谱、事理图谱和认知图谱方面的相关工作及其应用。
议题二：类别深度语义表示技术在阿里小蜜QA中的探索和实践
讲师：陈成龙 ，阿里巴巴智能服务事业部算法专家
18年的双11，超级小蜜的对话轮次再创高峰。在庞大的流量下，奔涌的是无数用户浩瀚如海的词汇量和光怪陆离的表述形式。背靠有限的标注语料，如何准确而高效地理解用户意图和定位用户问题，是QA中所面临的一大挑战。本次报告中，我们将介绍阿里小蜜在应对上述挑战所进行的探索和实践，重点介绍在类别深度语义表示技术方面的工作。
议题三： Bert+Joint Learning+Distill模式在DeepQA中的应用
讲师：张建海 ，阿里巴巴智能服务事业部小蜜机器人XLAB高级算法工程师
预训练语言模型是NLP领域重要的发展趋势，尤其是BERT，更是在11项NLP任务中取得了最顶尖成绩；在过去的一年时间里，我们在店小蜜各行业场景中积累了丰富的弱标注数据与黄金标注数据，如何充分利用已有的数据资源，在BERT模型的基础上学习利用不同行业的特性与共性？BERT模型如此庞大，工业场景中面临的性能瓶颈问题，如何解决？针对这些问题，本次报告中，我们将为大家介绍我们在工业化场景中落地BERT模型的相关工作与思考。
议题四： 基于流计算和深度预测模型的小蜜主动服务实践
讲师：陈志钊 ，阿里巴巴智能服务事业部算法专家
在阿里小蜜上线的主动服务中，基于海量用户日志流的实时预测，通过即时消息的方式触达并关怀用户，使小蜜在提升会员满意度和解决率，优化产品体验方面发挥较大作用。本次报告中，我们将介绍主动服务背后的技术思考，以及预测算法在召回与排序的技术细节。
议题五： 国际化电商场景下的多语言NLP技术挑战与实践
讲师：唐鑫，阿里巴巴智能服务事业部高级算法工程师
国际化机遇下，智能服务首要面对的就是多语言支持的挑战。在Lazada，AE等电商场景中，我们需要在短时间内拓展到10种不同语言的支持。陌生的语言、稀缺的语料、文化的差异都是在这一过程需要克服的难关。在这次分享中，我们将展示多语言技术如何一步步打磨与演进，利用语言之间的共性加速新语言落地，并适应每种语言的特性，使得小蜜的智能客服能力快速推广到新的语言。
活动主办
主办：AICUG人工智能技术社区；阿里巴巴智能服务事业部
地址
浙江杭州市浙江杭州良睦路1399号梦想小镇互联网村19幢梦想小镇1号会议厅
