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燃!阿里技术又破世界纪录:机器阅读理解力首次超过人类!

2018年伊始,人工智能取得重大突破!1月11日,由斯坦福大学发起的机器阅读理解领域顶级赛事SQuAD刷新排名,令业界振奋的是人工智能的阅读能力历史上首次超越人类。阿里巴巴凭借82.440的精准率打破了世界纪录,并且超越了人类82.304的成绩。 SQuAD的负责人Pranav Rajpurkar难掩兴奋之情。他在社交媒体上表示,2018年一个强劲的开始,第一个模型(阿里巴巴iDST团队提交的SLQA +)在精准度匹配上超越人类表现!下一个挑战:模糊匹配,人类仍然领先2.5分! SQuAD比赛构建了一个大规模的机器阅读理解数据集(包含10万个问题),文章来源于500多篇维基百科文章。人工智能在阅读完数据集中的一篇短文之后,需要回答若干个基于文章内容的问题,然后与标准答案进行比对,得出精确匹配(Exact Match)和模糊匹配(F1-

【金融客服AI新玩法】语言学运用、LSTM+DSSM算法、多模态情感交互

目前,人工智能已经在金融领域渗透:智能客服、智能投顾、人脸支付、智能安防等,已经进入商业化阶段。在这些应用场景中,智能客服属于获客机会最大的业务。 埃森哲(Accenture)去年的《全球消费者消费渠道与市场调研》显示,在银行、保险等金融行业,有七成的消费者愿意选择人工智能客服为他们的消费决策提供建议。正因如此,市场上涌现出大量的智能客服创业公司。 创业公司广泛存在一方面说明行业整体技术壁垒较低,另一方面,也说明智能客服的在金融领域的应用商业场景还有巨大的开发空间。如何在构建技术壁垒的同时开发更多的商业场景,是创业公司能够脱颖而出关键。 三大痛点:传统NLP方法对意图和语意理解不足、缺少深度学习训练模型数据、无法精确感知用户情绪 通常意义上的智能客服系统有语音客服、文字客服两大形态,其核心技术主要由语音识别、自然语言处理、语音合成组成(部

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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