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金融壹账通加马美国研究院“壹账通记忆增强网
发表时间:2019-01-15

加马美国研究院将于1月27日在第十九届人工智能协会大会(Association for the Advancement of Artificial Intelligence Conference, AAAI-19)的“第七届对话系统技术挑战赛” 工作坊对壹账通记忆增强网络系统进行分享先容。

金融壹账通加马人工智能研究院致力于推动大数据、人工智能等前沿技术在金融范围的深度应用。累计申请专利技能200多项,发表论文10余篇,已推出多项影响广泛的人工智能场景化应用。2018年,加马研究院旗下团队获得OMG世界微表情竞赛第一、斯坦福大学机器阅读理解竞赛世界第一、国际面部动作单元识别竞赛世界第一等多项殊荣。加马美国研究院常驻美国纽约,是由人工智能工程师跟研究员组成的团队,应用自然语言处理、强化学习、迁徙学习、对抗学习等技术,开发人工智能助手、智能营销、智能投资名目。

加马人工智能研究院再添“第一”。近日,在国际顶尖对话系统学术竞赛——第七届对话系统技术挑战赛(Dialog System Technology Challenge,DSTC7)中,金融壹账通加马人工智能研究院美国研究院(以下简称“加马美国研究院”)开发的“壹账通记忆增强网络模型”失掉 “适当性”评分第一名,“信息品德及实用性”评分第二名。

据介绍,未来该技术可普遍运用在基于智能对话与交互的商业落地。比喻,在智能客服系统中,辅助生成流程、连贯、有趣,并与事实背景知识相结合的问答回复,提高用户闭会。在金融报告的自动生成系统中,帮助整合医疗、银行、保险、投资等金融垂直范畴的数据。

对话系统技巧挑战赛是一项对话系统的顶尖学术比赛,由来自微软研究院、卡耐基梅隆大学、本田研讨院的科学家于2013年动员,迄今已举办七届。本届挑战赛分为三个方向,“壹账通记忆增强网络”加入其中“句子生成”方向的评选。评测员由亚马逊众包平台招募,针对系统主动生成的回复,从恰当性、流利性、可读性、信息质量等维度进行评估。

在聊天机器人等机器对话系统中,一个存在挑衅性的问题是如何将对话内容与事实的背景常知趣联合,避免生成不清楚、不相关的泛泛而谈。“壹账通记忆加强网络模型”在解决这个问题上独具优势,该模型整合海量的外部知识库和人类语料库,并基于深度学习构建了端到端的可训练框架,可能将问题信息跟背景常识相结合,生成流畅、连贯、有趣并且具备信息品质的答案。同时,该体系利用留心力机制来处置对话中的关键信息,根据不同的提问和背景知识天生不同的回复。

 

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