8月25日，百度CTO王海峰在百度大腦語言與知識技術峰會上，首次對外全面完整的闡述了百度的NLP布局，還推出了一攬子11項新發(fā)布。

自然語言理解（NLP）的名詞解釋是這樣的，自然語言是人類智慧的結晶，是人工智能中最為困難的問題之一，而對自然語言處理的研究也是充滿魅力和挑戰(zhàn)的。

那么，百度是如何理解這項挑戰(zhàn)的？他們?yōu)榇俗隽四男┭芯亢筒季郑覀円惶骄烤埂?/p>

知識圖譜是機器認知世界的基礎

王海峰表示，在百度語言與知識技術的布局和發(fā)展中，始終在注意把握兩個趨勢，即技術發(fā)展趨勢和產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，并力爭引領趨勢。

對此，2010年，他們就成立了自然語言處理部，“縱覽百度語言與知識技術發(fā)展歷程，從研究方法、研究對象、研究方向、產(chǎn)業(yè)應用等各個層面，布局完整，始終與應用的發(fā)展趨勢、需求一脈相承，與產(chǎn)業(yè)接軌。”

一手是技術探索，一手是應用落地，王海峰認為缺一不可。

他指出，知識圖譜是機器認知世界的重要基礎，百度的大規(guī)模知識圖譜有超50億實體和5500億事實，并在不斷演進和更新，“目前每天的調用次數(shù)超過400億次。”

另外，百度不斷在語言理解能力方面進行攻關，此前就提出了知識增強的語義理解框架ERNIE，在深度學習的基礎上融入知識，同時具備持續(xù)學習能力，據(jù)介紹，基于知識圖譜和語義表示，突破了閱讀理解、對話理解以及跨模態(tài)深度語義理解等技術。

還有一點至關重要是語言生成，語言生成是語言與知識技術中的重要組成部分，百度提出基于多流機制的語言生成預訓練技術，兼顧詞、短語等不同粒度的語義信息。與此同時，還提出了知識圖譜驅動的對話控制技術，以及基于隱空間的大規(guī)模開放域對話模型PLATO等，實現(xiàn)規(guī)模化應用。

據(jù)披露，百度翻譯目前可支持200多種語言，每天響應超過千億字符的翻譯請求。

讓語言與知識技術在應用中產(chǎn)生價值

王海峰談到要抓住技術發(fā)展趨勢和產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢，那在產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面百度有何布局？

百度集團副總裁吳甜給出了答案，她連續(xù)發(fā)布了語義理解技術與平臺文心、智能文檔分析平臺TextMind和AI同傳會議解決方案3大新品，同時發(fā)布了6項升級，包括智能創(chuàng)作平臺的3個場景方案、以及智能對話定制與服務平臺UNIT的3項全新升級。

吳甜在講解中表示，我們希望讓語言與知識技術凝聚成一系列技術平臺和產(chǎn)品，在應用中產(chǎn)生大量價值。

具體來說，此次推出的語義理解技術與平臺文心，基于深度學習平臺飛槳，依托語義理解核心技術，集成預訓練模型、NLP算法集、端到端開發(fā)套件和平臺，提供一站式NLP開發(fā)與服務。“具備工業(yè)級落地實能力”吳甜談到。

而在智能文檔分析平臺TextMind方面，基于OCR、NLP技術，以文檔解析為核心，支持文檔對比與文檔審核，希望促進企業(yè)辦公智能升級。

百度大腦智能創(chuàng)作平臺則針對媒體應用場景升級，推出智能策劃、智能采編、智能審校三大媒體場景方案。還有AI同傳會議解決方案，吳甜現(xiàn)場展示了如何只用一臺電腦和一部手機搭建一套同傳服務。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的一口气11项发布 一文看懂百度大脑的NLP布局的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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