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联合解决方案系列|VMware和星云Clustar联合发布多云联邦学习解决方案

引言 4月20日,VMware China Innovation Advanced Solutions Forum线上论坛顺利召开,VMware中国研发技术总监张海宁与星云Clustar CTO 张骏雪联合发表《Federated Machine Learning Enterprise Solution with Clustar on VCF/Tanzu》主题演讲。在数据融合交互与数据隐私安全愈演愈烈的当下,联邦学习技术为基于跨领域的企业级数据合作提供了新的范式。VMware与星云Clustar提出以VCF(VMware Cloud Foundation)为基础设施平台,FATE联邦学习框架结合星云Clustar自研网络加速技术的联邦学习解决方案,以打破数据孤岛,让客户可以使用联合建模技术,更好挖掘数据价值。 首个工业级联邦学习开源平台: FATE FATE (Federated AI Technology Enabler) 是全球首个联邦学习工业级开源框架,可以让企业和机构在保护数据安全和数据隐私的前提下进行数据协作。 FATE项目使用多方安全计算 (MPC) 以及同态加密 (HE)...

对话摘要技术在美团的探索(SIGIR)

随着互联网产生的文本数据越来越多,文本信息过载问题日益严重,对各类文本进行一个“降维”处理显得非常必要,而文本摘要就是其中一个重要的手段。本文首先介绍了经典的文本摘要方法,包括抽取式摘要方法和生成式摘要方法,随后分析了对话摘要的模型,并分享了美团在真实对话摘要场景中面临的挑战。希望能给从事相关工作的同学带来一些启发或者帮助。 1. 对话摘要技术背景 文本摘要 [65-74] 旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要,是缓解文本信息过载的一个重要手段。文本摘要按照输入类型,可分为单文档摘要和多文档摘要。单文档摘要从给定的一个文档中生成摘要,多文档摘要从给定的一组主题相关的文档中生成摘要。按照输出类型可分为抽取式摘要和生成式摘要。抽取式摘要从源文档中抽取关键句和关键词组成摘要,摘要信息全部来源于原文。生成式摘要根据原文,允许生成新的词语、短语来组成摘要。此外,按照有无监督数据,文本摘要可以分为有监督摘要和无监督摘要。根据输入数据领域,文本摘要又可以分为新闻摘要、专利摘要、论文摘要、对话摘要等等。 自动文本摘要可以看作是一个信息压缩的过程,我们将输入的一篇或多篇文档自动压缩为一篇简短...

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