用深度学习挖掘海量文本中的宝藏
大数据时代,通过海量文本数据全方位了解用户和客户已经是大势所趋,但是怎样才能最有效地达到最优化的效果,获得最精准的用户画像呢?不妨尝试一下用深度学习解决这个问题吧。
深度学习模型更复杂,能够对数据进行更精准的建模,从而增强实验效果,而深度学习这一特点恰恰契合文本分析工作的海量和复杂性的特征。
今晚八点半,百分点大数据与人工智能核心算法的负责人苏海波,将为大家直播分享“深度学习在文本分析中的应用”。
苏海波,清华大学电子工程系博士,百分点集团首席算法科学家,擅长人工智能领域的自然语言理解、动态知识图谱、深度学习、个性化推荐以及计算广告学技术;多篇论文发表于 GLOBECOM、ICC、IEICE Transactions 等国外顶尖学术会议和期刊;曾就职于新浪微博,负责广告系统的算法效果优化,以及信息流产品整体算法策略的设计及研发;现负责百分点大数据与人工智能核心算法。
主题:深度学习在文本分析中的应用
大数据时代,通过文本信息掌握消费者偏好、用户口碑和品牌舆情已经变成企业最基本的生存和竞争能力,在这些应用场景中,文本分析的技术能力直接决定了信息挖掘结果的质量和效率,这对任何企业的对应技术部门提出了非常高的要求。百分点在文本分析方面有多年的技术和业务实践经验,服务了几百家企业级客户,并且成功采用深度学习技术显著提升了文本分析的效果,达到了业界顶尖水平。
本讲座将分享深度学习模型在各种文本分析任务中(包括分词、命名实体、情感分析以及自动问答等)的应用实践,具体内容包括模型的技术原理、效果调优和性能的优化,同时展示对应的使用场景、业务案例和应用价值。
提纲:
文本分析的功能体系
文本分析中的深度学习模型原理
模型的训练集生成、效果调优以及性能调优
模型的效果对比
企业中的使用场景及案例
了解深度学习在企业级文本分析中具体的技术原理,以及在使用过程中
遇到的效果和性能方面的各种挑战和解决方案
了解对应的技术使用场景和实际业务案例
直播时间:3月16日(周五) 20:30
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