阿里巴巴-高星-阿里小蜜DeepQA算法平台化大规模提效实践.pdfVIP

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2021-08-16 发布于广西
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阿里小蜜DeepQA算法平台化大规模提效实践阿里巴巴-智能服务事业部-算法专家高星 • 高星（花名空崖） • 7年NLP问答研发经验，阿里小蜜初创成员之一 • 致力于问答和对话方向的技术探索和大规模应用 • 近两年工作专注于DeepQA(FAQ 问答) 的算法平台化和大规模提效能理解会思考能听会说、能看会认能存会算特定领域通过了图灵测试在控制范围内通过了图灵测试从仰望星空到规模化落地目录 1. 阿里小蜜平台及业务 2. FAQ问答研究现状 3. 规模化落地挑战 4. 解决思路及技术实践 5. 总结与未来展望小蜜-助推「2684亿」的幕后加速器 97% 138万 23亿阿里小蜜店小蜜 2020财年助力商家节省智能服务占比累计使用商家客服人力成本阿里小蜜平台介绍 • 9大产品线 • 50+行业领域 • 上百万B端客户小蜜家族阿里小蜜店小蜜云小蜜主要问答场景 FAQ问答机器阅读理解结构化知识问答（阿里小蜜DeepQA）承接大部分流量不同的客户类型店小蜜淘宝小蜜内外小蜜校招小蜜卖家不发货怎么办社保缴纳证明怎么开这款耳机可以连ios吗？什么时间笔试？不同的业务阶段「我刚吸引到一个客户「我产品落地了，准备接客「我业务run起来了，什么数据都没有快把解决率满意度提起来不同的数据分布「我回答好TOP20条问题，可以得80分「我回答好TOP500条问题，可以得60分目录 1. 阿里小蜜平台及业务 2. FAQ问答研究现状 3. 规模化落地挑战 4. 解决思路及技术实践 5. 总结与未来展望 FAQ 问答工业界主流方案语言理解基础任务 – 文本分类语言理解基础任务 – 语义匹配万级QPS背后的小蜜语义匹配模型 RE2 • CNN based交互型匹配模型设计 • 带着「注意力」的语义比对 • 反复的比对推敲 • 性能和效果兼具 • 给出预测的确信度 • 开源：/alibaba-edu/si