多语言多模态对话的研究与实践
Nikko Xu 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
某大型知名互联网公司高级算法工程师,主要落地与研究方向为多语言多模态人机对话,在多语言预训练、多语言语义检索匹配、多语言小样本学习、语音语义多模态理解等具有丰富落地与研发经验。
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课程简介

多语言对话经常面临着小语种低资源、本土文化理解、语言规模复杂等挑战,跨语言迁移、混合语言理解等成为多语言对话领域重要的研究方向。达摩院小蜜有着22种不同语言的研究,构建的语言无关对话体系涵盖多/跨语言对话预训练、多语言小样本学习、混合语言理解、罗马化等技术,支撑不同场景的业务。

除文本外,语音也存在明显的地域方言属性。在老年人对话场景中,重口音、方言等特点给语音识别带来很大的挑战,识别误差进而影响下游的语义理解。语音语义多模态理解是解决上述问题的有效方法,通过语音语义融合与增强、多模态词典学习等技术,多模态模型能够有效提升SlotFilling、意图识别、语义匹配等下游任务的效果。

本次分享将结合达摩院最新的研究和实践,让参会者以借鉴。 

课程收益

1、目标

国际化业务场景下的多语言多模态对话技术建设经验

2、成功要点

从平台与多语言视角出发,构建面向不同业务阶段、不同业务场景的多语言对话技术体系,高效支持业务在冷启动期、成长期、成熟期不同阶段与不同场景的技术需求。

3、启示

多语言对话技术体系,可高效支持22种核心语言的对话能力,极大降低客服的人力成本,借助语音语义多模态理解,重口音、方言明显的语义理解对行业有很大的借鉴意义。 

受众人群

多模态AI、多语言语义应用技术专家、智能语言交互以及其他对多模态AI语言语义感兴趣的人员

课程周期

0.53H

课程大纲

授课内容

1. 人机对话应用

2. /跨语言预训练、混合语言理解

3. 语音语义多模态

4.  QA


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