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阿里发布NLP和MT自学习平台，还剖析了小蜜平台的NLP技术实践

百家作者：AI100 2019-09-29 04:07:32

随着BERT、XLNET等新技术的涌现，深度NLP在语言分析、理解和处理等问题上继续取得突飞猛进的发展，并为更多行业赋予了智能化能力。阿里云智能NLP平台提供了完整的NLP处理能力，并通过与场景的深度结合，在智能司法、智能医疗、智能客服等领域落地。

9月26日，在云栖大会的NLP专场，围绕阿里小蜜平台的技术布局、典型场景应用，阿里巴巴智能服务事业部资深算法专家陈海青介绍了阿里NLP核心技术及人机交互技术实践，技术挑战及未来。

值得一提的是，阿里达摩院还在此次专题上发布了NLP与MT自学习平台。

阿里小蜜的NLP技术实践

淘宝传统的服务模式是人找人的方式，去年平台平均每天的客服服务是5000万人次，所以自然需要通过机器智能方式解决问题。为此，阿里逐步搭建了小蜜智能交互平台以服务商家及其背后的用户。

陈海青介绍了阿里小蜜平台的三大模式升级：其一是服务模式的升级，从纯人力密集型向智能+人力混合型升级；其二是着力点的升级，从以服务为基础的智能人机交互领域额着力点向平台与多领域升级；其三是生态圈的升级，从阿里巴巴自身领域到二环商家再到企业平台领域的升级。

随后他展示了阿里小蜜平台的一些应用案例。以店小蜜为例，它可以构建物流场景的通用本体模，也可以构建手机、服饰类目等行业本体模型，此外还有QA匹配模型。

而对企业小蜜，有面向第三方企业、ISV等的智能解决方案，并以智能知识库的方式进行知识收集与积累。

拓展到电话的案例，还有热线小蜜，主要应用于呼入场景的电话客服还有呼出场景的电话回访机器人，陈海青在现场展示了菜鸟语音的交互效果。

NLP技术是这些应用背后的核心支撑技术。他介绍了自然语言处理板块的分层梳理流程，主要包括分层领域的框架设计，基于不同业务场景的意图和模型设计与积累，以及通过模型沉淀框架并进行平台化积累。这一板块做到了四种能力，QA Bot，task bot，predictbot，chit chat。

围绕数据、算法、服务、应用四个层面，他介绍了核心的NLU架构体系。其中包括数据的沉淀以及业务标注的训练平台体系构建；还有基于平台化算法框架的意图识别和实体识别能力搭建；基于规则，降级模型以及深度模型的NLU工程能力平台搭建。

他指出，当前NLU还是以意图识别和实体识别为核心能力。面临的核心挑战是意图的平台化扩展效率和小样本场景的冷启动，就NLU的效率和效果而言，主要涉及的问题是如何构建数据、算法和服务。

他重点简述了NLU的意图识别问题，主要分为文本分类和语义匹配任务。这需要做到迁移性好/扩展性好，新增类别或新增语料，无需重训模型；借助迁移能力，提升小样本场景效果。其次，鲁棒性要高，不容易受噪声样本影响，如类别向量，端到端学习。最后效果要好，统一距离度量空间，如：list-wiseloss, Softmax & Cross Entropy。为此，他们提出了LabelEmbedding的方法，以增强意图识别的鲁棒性。